tensorflow2.0 - 您尝试在 ... 上调用 count_params，但未构建该层。 TensorFlow 2.0

Question

我在 Pyhotn 3 和 TF 2.0 中收到以下错误。

“ValueError:您尝试在数字上调用 count_params，但未构建该层。您可以通过以下方式手动构建它:digits.build(batch_input_shape)。”在 new_model.summary() 行。

问题是什么以及如何解决？

inputs = keras.Input(shape=(784,), name='digits')
x = layers.Dense(64, activation='relu', name='dense_1')(inputs)
x = layers.Dense(64, activation='relu', name='dense_2')(x)
outputs = layers.Dense(10, activation='softmax', name='predictions')(x)

model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs, name='3_layer_mlp')
model.summary()

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()
x_train = x_train.reshape(60000, 784).astype('float32') / 255
x_test = x_test.reshape(10000, 784).astype('float32') / 255

model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy',
              optimizer=keras.optimizers.RMSprop(),
              metrics=['accuracy'])
history = model.fit(x_train, y_train,
                    batch_size=64,
                    epochs=2)

model.save('saved_model', save_format='tf')
new_model = keras.models.load_model('saved_model')
new_model.summary()

Answer 1

2.0版本模型可以保存为.h5格式，请使用model.save('my_model.h5')在保存的同时。

请找到工作链接gist .

另外问题似乎在最新的 TF-nightly 版本中得到解决，因为 2.1 将成为正式版本尝试使用 pip install tf-nightly
找到工作要点的链接 here .