python - 我无法使用 load.models() 加载经过训练的 h5 模型，我该如何解决此错误？

Question

所以我认为 tensorflow.keras 和独立的 keras 包存在冲突，我无法加载我的模型，这是我用迁移学习制作的。
在 CNN ipynb 中导入:

!pip install tensorflow-gpu==2.0.0b1

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
print(tf.__version__) 

加载这个预训练模型

base_model = keras.applications.xception.Xception(weights="imagenet",
                                              include_top=False)
avg = keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(base_model.output)
output = keras.layers.Dense(n_classes, activation="softmax")(avg)
model = keras.models.Model(inputs=base_model.input, outputs=output)

保存方式:

model.save('Leavesnet Model 2.h5')

然后在已经训练好的模型的新 ipynb 中(导入与 CNN ipynb 中的相同:

from keras.models import load_model

model =load_model('Leavesnet Model.h5')

我收到错误:

AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-4-77ca5a1f5f24> in <module>()
      2 from keras.models import load_model
      3 
----> 4 model =load_model('Leavesnet Model.h5')

13 frames
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/backend/tensorflow_backend.py in placeholder(shape, ndim, dtype, sparse, name)
    539         x = tf.sparse_placeholder(dtype, shape=shape, name=name)
    540     else:
--> 541         x = tf.placeholder(dtype, shape=shape, name=name)
    542     x._keras_shape = shape
    543     x._uses_learning_phase = False

AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder' 

我认为 tf.keras 和独立的 keras 之间可能存在冲突，有人可以帮助我吗？

Answer 1

是的，tf.keras之间有冲突和 keras包，您使用 tf.keras 训练了模型但是随后您正在使用 keras 加载它包裹。不支持，你应该只使用这个包的一个版本。

具体问题是您使用的是 TensorFlow 2.0，但独立的 keras包尚不支持 TensorFlow 2.0。