model.load_weights()报错

时间: 2023-04-21 16:02:07 浏览: 191
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`load_weights` requires h5py报错解决

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model.load_weights()报错可能是由于以下原因之一： 1. 模型文件路径错误：请检查模型文件路径是否正确。 2. 模型文件格式错误：请确保模型文件格式正确，例如.h5或.tf等。 3. 模型结构不匹配：请确保加载的模型结构与当前模型结构匹配。 4. 权重文件损坏：请检查权重文件是否损坏或不完整。 5. 模型版本不匹配：请确保加载的模型版本与当前模型版本匹配。 建议您仔细检查以上几点，以确定问题所在。
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解决Tensorflow2.0 tf.keras.Model.load_weights() 报错处理问题

错误描述： 1、保存模型：model.save_weights(‘./model.h5’) 2、脚本重启 3、加载模型：model.load_weights(‘./model.h5’) 4、模型报错：ValueError: You are trying to load a weight file containing 12 layers into a model with 0 layers. 问题分析： 模型创建后还没有编译，一般是在模型加载前调用model.build(input_shape), 但我通过Dataset将输入已经变为dict格式了，暂时没找这样输入怎么匹配input_shap
application/x-rar

load_Model

使用该类将3DS max模型转换成.SSM格式(需要插件),然后用该类载入模型。

if train: model_spot_recog.save_weights(path) # Save Weights else: model_spot_recog.load_weights(path) # Load Pretrained Weights results = model_spot_recog.predict( X_test, verbose=1 报错AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'save_weights'

请确保在调用 model_spot_recog.save_weights() 之前，你已经正确地创建了一个模型对象，并将其赋值给了 model_spot_recog。 2. 在之前的代码中，可能存在错误导致 model_spot_recog 被重新赋值为 None。请...

weights_initialize = server.global_model.state_dict()，server.global_model.load_state_dict(weights_initialize)第二段代码为啥会报错

3. weights_initialize 变量没有正确定义或者赋值，导致 load_state_dict() 方法无法将参数状态字典加载到全局模型中。 4. 全局模型的参数状态字典 weights_initialize 与模型结构不匹配，导致加载失败。 你...

Domains = data(Domain) model=Sequential() model.load_weights('Mymodel.h5') predictions = model.predict(Domains) return predictions报错Unable to load weights saved in HDF5 format into a subclassed Model which has not created its variables yet. Call the Model first, then load the weights.怎么改

这个错误是由于你的自定义模型类在加载... model.load_weights('Mymodel.h5') predictions = model.predict(Domains) return predictions 注意，这里只是一个示例，你需要根据自己的模型结构进行相应的修改。

def build_model(max_features=1, maxlen=65): """Build LSTM model""" model = Sequential() model.add(Embedding(max_features, 128, input_length=maxlen)) model.add(LSTM(128)) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(1)) model.add(Activation('sigmoid')) # model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization()) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='rmsprop') return model def data(Domain): valid_chars = pickle.load(open('dictionary.plk','rb')) Domain = [[valid_chars[y] for y in x] for x in Domain] Domain = sequence.pad_sequences(Domain, maxlen=65) return Domain def run(Domain): Domains = data(Domain) modelaaa = build_model(max_features=1, maxlen=65) modelaaa.load_weights('Mymodel.h5') predictions = model.predict(Domains) return predictions if __name__ == "__main__": print(run(['baidu.com'])) # Run with 1 to make it fast报错Unable to load weights saved in HDF5 format into a subclassed Model which has not created its variables yet. Call the Model first, then load the weights.怎么改

这样就可以避免 Unable to load weights saved in HDF5 format into a subclassed Model which has not created its variables yet. Call the Model first, then load the weights. 的错误了。

import tensorflow as tf import my_cnn_lstm_model # 导入你自己定义的模型 # 加载模型的权重 model = MyModel() model.load_weights('my_cnn_lstm_model1.h5') # 进行预测 data= data[["本车速度",'车头间距',"原车道前车速度"]] data = data.dropna() print(data.tail())报错D:\python\python3.9.5\pythonProject\venv\Scripts\python.exe C:/Users/马斌/Desktop/model/model/sudu.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\马斌\Desktop\model\model\sudu.py", line 2, in <module> import my_cnn_lstm_model # 导入你自己定义的模型 ModuleNotFoundError: No module named 'my_cnn_lstm_model' Process finished with exit code 1

这个错误提示说明 Python 没有找到名为 my_cnn_lstm_model 的模块。请确保该模块存在，并且可以通过 import my_cnn_lstm_model 导入。此外，还要确保该模块所在的目录已被添加到 Python 的搜索路径。可以使用...

.load_state_dict只导入部分权重

model.load_state_dict(weights) 这样，只有满足条件的权重参数才会被加载到模型中。 #### 引用[.reference_title] - *1* [Deeplearning/Pytorch,中只导入部分层权重的方法]...

if isinstance(self.pretrained, str): self.apply(_init_weights) logger = get_root_logger() logger.info(f'load model from: {self.pretrained}') checkpoint = torch.load(self.pretrained, map_location='cpu') state_dict = checkpoint['model'] state_dict['patch_embed.proj.weight'] = state_dict['patch_embed.proj.weight'].unsqueeze(2).repeat(1,1,self.patch_size[0],1,1) / self.patch_size[0] ## Duplicate weights for temporal attention and temporal norm # new_state_dict = state_dict.copy() # for key in state_dict: # if 'blocks' in key and 'attn' in key and 'relative' not in key and 'mask' not in key: # new_key = key.replace('attn','temporal_attn') # if not new_key in state_dict: # new_state_dict[new_key] = state_dict[key] # else: # new_state_dict[new_key] = state_dict[new_key] # if 'blocks' in key and 'norm1' in key and 'relative' not in key and 'mask' not in key: # new_key = key.replace('norm1','temporal_norm') # if not new_key in state_dict: # new_state_dict[new_key] = state_dict[key] # else: # new_state_dict[new_key] = state_dict[new_key] # state_dict = new_state_dict msg = self.load_state_dict(state_dict, strict=False) logger.info('Missing keys: {}'.format(msg.missing_keys)) logger.info('Unexpected keys: {}'.format(msg.unexpected_keys)) logger.info(f"=> loaded successfully '{self.pretrained}'") del checkpoint torch.cuda.empty_cache() elif self.pretrained is None: self.apply(_init_weights) else: raise TypeError('pretrained must be a str or None')

这段代码是初始化模型的代码。首先判断是否需要加载预训练模型，如果需要，则从指定的路径加载预训练模型的参数，并将模型的 patch_embed.proj.weight 层的权重...如果预训练参数既不是字符串也不是 None，则会报错。

上述代码报错，from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载数据集 iris = load_iris() X, y = iris.data, iris.target # 将数据集分成训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 初始化MAT模型 model = MAT(num_features=X.shape[1], num_classes=len(set(y))) # 训练模型 model.train(X_train, y_train) # 预测测试集 y_pred = [] for x in X_test: pred = model.predict(x) y_pred.append(pred) # 计算准确率 acc = accuracy_score(y_test, y_pred) print("Accuracy:", acc)

from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score import numpy as np class MAT: def __init__(self, num_features, ...

YOLOv5 2023-6-11 Python-3.8.5 torch-1.13.0+cu117 CUDA:0 (NVIDIA GeForce RTX 3050 Laptop GPU, 4096MiB) Traceback (most recent call last): File "D:\yolov5-7.0\aimtools\main.py", line 30, in <module> model, device, half, stride, names = get_model() File "D:\yolov5-7.0\aimtools\load_model.py", line 10, in get_model model = attempt_load(WEIGHTS, map_location=device) TypeError: attempt_load() got an unexpected keyword argument 'map_location'这个报错怎么解决

这个错误可能是由于您的YOLOv5版本过低或者torch版本过低导致的。map_location参数在torch的版本1.13.0中是不被支持的，而在较新的版本中是支持的。 建议您尝试升级您的YOLOv5和torch版本，您可以使用以下命令...

请解释一下这段报错 Traceback (most recent call last): File "D:/yolov7-lpr/yolov7_plate-master/plate_recognition/lprnet_plate_recognition.py", line 41, in <module> result = lprnet_plate_recognition("D:\yolov7-lpr\yolov7_plate-master\imgs\police.jpg", "D:\yolov7-lpr\yolov7_plate-master\weights\Final_LPRNet_model.pth") File "D:/yolov7-lpr/yolov7_plate-master/plate_recognition/lprnet_plate_recognition.py", line 9, in lprnet_plate_recognition model = torch.load(model_path) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 608, in load return _legacy_load(opened_file, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 787, in _legacy_load result = unpickler.load() File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 743, in persistent_load deserialized_objects[root_key] = restore_location(obj, location) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 175, in default_restore_location result = fn(storage, location) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 151, in _cuda_deserialize device = validate_cuda_device(location) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 135, in validate_cuda_device raise RuntimeError('Attempting to deserialize object on a CUDA ' RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False. If you are running on a CPU-only machine, please use torch.load with map_location=torch.device('cpu') to map your storages to the CPU.

这个报错是因为您正在尝试在...model = torch.load(model_path, map_location=torch.device('cpu')) 这将把模型加载到 CPU 上，即使您的机器本来是支持 CUDA 的。这样，您就可以在不需要 CUDA 的机器上运行代码。

BERT模型Load报错OSError: Can't load weights for 'bert-base-chinese'. Make sure that: - 'bert-base-chinese' is a correct model identifier listed on 'https://huggingface.co/models' - or 'bert-base-chinese' is the correct path to a directory containing a file named one of pytorch_model.bin, tf_model.h5, model.ckpt.

这个错误通常是尝试加载BERT-base-chinese模型的权重时出现的。有两个可能的原因： 1. 'bert-base-chinese' 不是...请确保权重文件的路径正确，并且权重文件的名称为pytorch_model.bin、tf_model.h5或model.ckpt之一。

修改# 加载YOLOv7模型 model = attempt_load(weights='yolov7.pt', # 模型权重文件 device='cpu') # 运行设备（CPU或GPU）报错TypeError: attempt_load() got an unexpected keyword argument 'device'

这个错误可能是因为你...model = torch.load('yolov7.pt', map_location=device)['model'].float() model.to(device).eval() 这将从文件中加载YOLOv7模型，并将其移动到可用的GPU（如果存在）或CPU上进行推理。

这个报错怎么解决OSError: Unable to load weights from pytorch checkpoint file for '/home/gu123/data/13b/model/pytorch_model-00002-of-00041.bin' at '/home/gu123/data/13b/model/pytorch_model-00002-of-00041.bin'. If you tried to load a PyTorch model from a TF 2.0 checkpoint, please set from_tf=True.

这个报错可能是因为你正在尝试加载一个不兼容的 PyTorch 模型文件。尝试检查您正在加载的模型文件是否与您的代码版本兼容。此外，您可以尝试设置 from_tf=True 以从 Tensorflow 模型文件中加载 PyTorch 模型。如果...

from tensorflow.keras import layers, Sequential mobile = tf.keras.applications.MobileNetV2(input_shape=(224, 224, 3), include_top=False, weights='imagenet') # Define your new input layer with the desired shape new_input = layers.Input(shape=(100, 125, 3)) # Create a new model by adding the new input layer to the old model new_model = Sequential([new_input] + mobile.layers[1:]) # Compile the new model new_model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # Print the summary of the new model new_model.summary()这一段代码报错ValueError: A merge layer should be called on a list of inputs.

# Load the MobileNetV2 model without the top layer mobile = tf.keras.applications.MobileNetV2(input_shape=(224, 224, 3), include_top=False, weights='imagenet') # Freeze the weights of the MobileNetV2...

但上面这代码报错Unable to load weights saved in HDF5 format into a subclassed Model which has not created its variables yet. Call the Model first, then load the weights.怎么改

因此，不能直接使用 model.load_weights() 方法来加载权重。可以使用 tf.keras.models.load_model() 函数来加载整个模型及其权重，代码如下： import tensorflow as tf import pickle def data(Domain): ...
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