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.

这个错误通常出现在您尝试将预训练的权重加载到一个子类化的模型中，但是该模型的变量尚未被创建。解决此问题的一种方法是，首先实例化模型，然后再加载权重。以下是一个示例代码：

class MyModel(tf.keras.Model):
    def __init__(self, num_classes=10):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.num_classes = num_classes
        self.dense_layer = tf.keras.layers.Dense(num_classes)

    def call(self, inputs):
        return self.dense_layer(inputs)

model = MyModel(num_classes=10)
model.build((None, 784))  # 指定输入形状
model.load_weights('weights.h5')  # 加载权重

在上面的代码中，我们首先实例化了一个子类化的模型`MyModel`，并在其中定义了一个全连接层。然后，我们使用`build`方法指定了输入的形状，以便可以创建模型的变量。最后，我们可以使用`load_weights`方法将预训练的权重加载到模型中。

请注意，如果您的模型已经被实例化并且已经创建了变量，那么您可以直接使用`load_weights`方法来加载权重，而无需显式地调用`build`方法。

相关问题

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

这个错误提示是因为模型是通过继承 `Model` 类来创建的，而不是使用 `Sequential` 模型。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):
    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)
    model = tf.keras.models.load_model('Mymodel.h5')
    predictions = model.predict(Domains)
    return predictions

if __name__ == "__main__":
    print(run(['baidu.com'])) # Run with 1 to make it fast

在这个版本的代码中，我们使用 `tf.keras.models.load_model()` 函数来加载整个模型及其权重，然后使用加载的模型进行预测。

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权重之前没有创建变量。你需要在加载权重之前先调用模型以创建变量。你可以按照以下步骤进行修改：

1. 将自定义模型类继承`tf.keras.Model`类，并实现`__init__`和`call`方法。

2. 在`__init__`方法中初始化所有需要的层。

3. 在`call`方法中定义模型的前向传递过程。

4. 加载权重之前使用模型至少进行一次前向传递，以便创建变量。

5. 加载权重。

下面是一个修改后的代码示例：

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)

def load_model_weights():
    Domains = data(Domain)
    model = MyModel()
    model(Domains[:1]) # 调用模型以创建变量
    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。