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.
时间: 2024-03-07 15:49:59 浏览: 19
这个问题通常是在使用Tensorflow 2.x版本中,尝试将已保存的HDF5格式的权重加载到一个子类化的模型中时出现的。这是因为子类化模型的变量需要在模型的“__init__”方法中创建,而加载权重的过程需要模型的变量已经被创建。解决这个问题的方法是先创建子类化模型的变量,然后再加载权重。具体可以按照以下步骤来操作:
1. 在子类化模型的“__init__”方法中创建模型的变量。
2. 加载已保存的HDF5格式的权重。
以下是示例代码:
```
import tensorflow as tf
class MyModel(tf.keras.Model):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.dense1 = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')
self.dense2 = tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
def call(self, inputs):
x = self.dense1(inputs)
return self.dense2(x)
model = MyModel()
model.build((None, 784))
model.load_weights('my_model_weights.h5')
```
在这个示例中,我们先创建了一个子类化的模型“MyModel”,在“__init__”方法中创建了模型的变量。然后,我们调用“model.build”方法来构建模型,以便可以正确地加载权重。最后,我们使用“model.load_weights”方法来加载已保存的权重。