WARNING:absl:Found untraced functions such as _jit_compiled_convolution_op, _jit_compiled_convolution_op, _jit_compiled_convolution_op, _jit_compiled_convolution_op, _jit_compiled_convolution_op while saving (showing 5 of 7). These functions will not be directly callable after loading. INFO:tensorflow:Assets written to: model.kmodle\assets INFO:tensorflow:Assets written to: model.kmodle\assets怎么改善

时间: 2023-06-13 16:06:09 浏览: 954
这个警告信息意味着在保存模型时,一些函数没有被追踪,这些函数在加载后将无法直接调用。这可能是因为在模型定义时使用了一些动态控制流操作,例如循环或条件语句,导致 TensorFlow 无法确定哪些操作会被执行。 要改善这个问题,可以尝试以下几种方法: 1. 使用 TensorFlow 2.x 中的 @tf.function 装饰器将模型转换为 TensorFlow 计算图,这样动态控制流就会被转换为静态控制流,可以消除警告信息。 2. 尝试使用 TensorFlow 2.x 中的 tf.saved_model.save() 函数来保存模型,这种方法可以更好地处理动态控制流,避免出现上述警告信息。 3. 如果无法使用上述方法,可以忽略警告信息,因为它并不会影响模型的性能或正确性。
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import tensorflow as tf kmodel = tf.keras.models.load_model('model.h5') kmodel.save('model.kmodle')出现WARNING:absl:Found untraced functions such as _jit_compiled_convolution_op, _jit_compiled_convolution_op, _jit_compiled_convolution_op, _jit_compiled_convolution_op, _jit_compiled_convolution_op while saving (showing 5 of 7). These functions will not be directly callable after loading. INFO:tensorflow:Assets written to: model.kmodle\assets INFO:tensorflow:Assets written to: model.kmodle\assets的警告怎么修改解决

这个警告是因为在保存 Keras 模型时,某些自定义的 Op 操作没有被跟踪到。这将导致在加载模型时,这些 Op 操作将不可直接调用。 你可以尝试使用 `tf.keras.experimental.export_saved_model` 函数来保存模型,例如: ``` import tensorflow as tf kmodel = tf.keras.models.load_model('model.h5') tf.keras.experimental.export_saved_model(kmodel, 'model_kmodle') ``` 这将使用 TensorFlow SavedModel 格式保存模型,可以避免这个警告。

WARNING:absl:Found untraced functions such as residual_block_0_layer_call_fn

这是一个警告信息,通常意味着在 TensorFlow 模型中存在未被跟踪的函数。这些函数可能会影响模型的性能和正确性。为了避免这个警告,你可以使用 `tf.function` 将模型定义在一个被 `tf.function` 修饰的函数中,这可以确保所有的函数都被跟踪。另外,你也可以使用 TensorFlow Profiler 工具来分析模型的性能和瓶颈,以便进行优化。
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以下包有没有可以连接mysql的:absl-py 1.3.0 aiohttp 3.8.3 aiosignal 1.3.1 antlr4-python3-runtime 4.8 async-timeout 4.0.2 attrs 22.1.0 cachetools 5.2.0 certifi 2022.9.24 charset-normalizer 2.0.12 click 8.1.3 commonmark 0.9.1 datasets 2.3.2 dill 0.3.5.1 filelock 3.8.0 fire 0.4.0 Flask 2.1.2 fonttools 4.38.0 frozenlist 1.3.3 fsspec 2022.11.0 future 0.18.2 google-auth 2.14.1 google-auth-oauthlib 0.4.6 grpcio 1.50.0 huggingface-hub 0.11.0 idna 3.4 importlib-metadata 5.0.0 itsdangerous 2.1.2 jieba 0.42.1 Jinja2 3.1.2 joblib 1.2.0 keybert 0.7.0 lxml 4.9.1 Markdown 3.4.1 MarkupSafe 2.1.1 multidict 6.0.2 multiprocess 0.70.13 networkx 2.8.8 nltk 3.7 numpy 1.20.3 oauthlib 3.2.2 omegaconf 2.1.1 opencv-python 4.6.0.66 opencv-python-headless 4.6.0.66 packaging 21.3 pandas 1.5.2 pdf2docx 0.5.6 Pillow 9.3.0 pip 21.1.3 protobuf 3.20.3 pyarrow 10.0.0 pyasn1 0.4.8 pyasn1-modules 0.2.8 pyDeprecate 0.3.1 Pygments 2.13.0 PyMuPDF 1.21.0 pyparsing 3.0.9 python-dateutil 2.8.2 python-docx 0.8.11 pytorch-crf 0.7.2 pytorch-lightning 1.5.6 pytz 2022.6 PyYAML 6.0 regex 2021.11.10 requests 2.26.0 requests-oauthlib 1.3.1 responses 0.18.0 rich 12.6.0 rsa 4.9 sacremoses 0.0.53 scikit-learn 1.1.3 scipy 1.9.3 sentence-transformers 2.2.2 sentencepiece 0.1.97 setuptools 57.0.0 six 1.16.0 tensorboard 2.11.0 tensorboard-data-server 0.6.1 tensorboard-plugin-wit 1.8.1 termcolor 2.1.1 textrank4zh 0.3 threadpoolctl 3.1.0 tokenizers 0.10.3 torch 1.10.1+cu111 torchaudio 0.10.1+rocm4.1 torchmetrics 0.10.3 torchvision 0.11.2+cu111 tqdm 4.64.1 transformers 4.12.5 typing-extensions 4.4.0 urllib3 1.26.12 Werkzeug 2.2.2 wheel 0.36.2 xxhash 3.1.0 yarl 1.8.1 zhon 1.1.5 zipp 3.10.0

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