【Tensorflow+keras】解决使用model.load_weights时报错 ‘str‘ object has no attribute ‘decode‘

简介: python 3.6,Tensorflow 2.0,在使用Tensorflow 的keras API,加载权重模型时,报错’str’ object has no attribute ‘decode’

1 环境

python 3.6
Tensorflow 2.0

在使用Tensorflow 的keras API,加载权重模型时,报错’str’ object has no attribute ‘decode’

from tensorflow.keras import *
from tensorflow.keras.layers import * 

model = testmodel()
model = Model(model.input, Dense(1, activation='linear', kernel_initializer='normal')(model.layers[-2].output))

checkpoint = callbacks.ModelCheckpoint('current_best.h5')
history = model.fit_generator(
            training_gen(1000, SNRdb),
            steps_per_epoch=50,
            epochs=500,
            validation_data=validation_gen(1000, SNRdb),
            validation_steps=1,
            callbacks=[checkpoint],
            verbose=2)
model = model.load_weights('current_best.h5')

2 解决办法

在保存模型的时候,模型格式为.tf

checkpoint = callbacks.ModelCheckpoint('current_best.tf',save_format='tf')

加载模型的时,改为

model = model.load_weights('current_best.tf')
目录
相关文章
|
2月前
|
机器学习/深度学习 TensorFlow 算法框架/工具
深度学习之格式转换笔记(三):keras(.hdf5)模型转TensorFlow(.pb) 转TensorRT(.uff)格式
将Keras训练好的.hdf5模型转换为TensorFlow的.pb模型,然后再转换为TensorRT支持的.uff格式,并提供了转换代码和测试步骤。
104 3
深度学习之格式转换笔记(三):keras(.hdf5)模型转TensorFlow(.pb) 转TensorRT(.uff)格式
|
2月前
|
机器学习/深度学习 TensorFlow API
使用 TensorFlow 和 Keras 构建图像分类器
【10月更文挑战第2天】使用 TensorFlow 和 Keras 构建图像分类器
|
2月前
|
机器学习/深度学习 移动开发 TensorFlow
深度学习之格式转换笔记(四):Keras(.h5)模型转化为TensorFlow(.pb)模型
本文介绍了如何使用Python脚本将Keras模型转换为TensorFlow的.pb格式模型,包括加载模型、重命名输出节点和量化等步骤,以便在TensorFlow中进行部署和推理。
116 0
|
4月前
|
UED 开发工具 iOS开发
Uno Platform大揭秘:如何在你的跨平台应用中,巧妙融入第三方库与服务,一键解锁无限可能,让应用功能飙升,用户体验爆棚!
【8月更文挑战第31天】Uno Platform 让开发者能用同一代码库打造 Windows、iOS、Android、macOS 甚至 Web 的多彩应用。本文介绍如何在 Uno Platform 中集成第三方库和服务,如 Mapbox 或 Google Maps 的 .NET SDK,以增强应用功能并提升用户体验。通过 NuGet 安装所需库,并在 XAML 页面中添加相应控件,即可实现地图等功能。尽管 Uno 平台减少了平台差异,但仍需关注版本兼容性和性能问题,确保应用在多平台上表现一致。掌握正确方法,让跨平台应用更出色。
62 0
|
4月前
|
Apache 开发者 Java
Apache Wicket揭秘:如何巧妙利用模型与表单机制,实现Web应用高效开发?
【8月更文挑战第31天】本文深入探讨了Apache Wicket的模型与表单处理机制。Wicket作为一个组件化的Java Web框架,提供了多种模型实现,如CompoundPropertyModel等,充当组件与数据间的桥梁。文章通过示例介绍了模型创建及使用方法,并详细讲解了表单组件、提交处理及验证机制,帮助开发者更好地理解如何利用Wicket构建高效、易维护的Web应用程序。
60 0
|
4月前
|
机器学习/深度学习 API TensorFlow
深入解析TensorFlow 2.x中的Keras API:快速搭建深度学习模型的实战指南
【8月更文挑战第31天】本文通过搭建手写数字识别模型的实例,详细介绍了如何利用TensorFlow 2.x中的Keras API简化深度学习模型构建流程。从环境搭建到数据准备,再到模型训练与评估,展示了Keras API的强大功能与易用性,适合初学者快速上手。通过简单的代码,即可完成卷积神经网络的构建与训练,显著降低了深度学习的技术门槛。无论是新手还是专业人士,都能从中受益,高效实现模型开发。
41 0
|
4月前
|
TensorFlow 算法框架/工具
【Tensorflow+Keras】用Tensorflow.keras的方法替代keras.layers.merge
在TensorFlow 2.0和Keras中替代旧版keras.layers.merge函数的方法,使用了新的层如add, multiply, concatenate, average, 和 dot来实现常见的层合并操作。
40 1
|
4月前
|
API C++ Python
【Azure 应用服务】Python fastapi Function在Azure中遇见AttributeError异常(AttributeError: 'AsgiMiddleware' object has no attribute 'handle_async')
【Azure 应用服务】Python fastapi Function在Azure中遇见AttributeError异常(AttributeError: 'AsgiMiddleware' object has no attribute 'handle_async')
|
4月前
|
TensorFlow 算法框架/工具
【Tensorflow+Keras】学习率指数、分段、逆时间、多项式衰减及自定义学习率衰减的完整实例
使用Tensorflow和Keras实现学习率衰减的完整实例,包括指数衰减、分段常数衰减、多项式衰减、逆时间衰减以及如何通过callbacks自定义学习率衰减策略。
80 0
|
4月前
|
API 算法框架/工具
【Tensorflow+keras】使用keras API保存模型权重、plot画loss损失函数、保存训练loss值
使用keras API保存模型权重、plot画loss损失函数、保存训练loss值
37 0
下一篇
DataWorks