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是否可以从“model.h5”文件中获得预期的输入形状?
我有两个用于相同数据集的模型,但具有不同的选项和形状。第一个期望昏暗的 (None, 64, 48, 1) 并且第二个模型需要输入形状 (None, 128, 96, 3)。 (注意:宽度或高度不是固定的,当我再次训练时可以改变)。
channel 问题很容易通过使用 try: 来“修复”(或绕过),除了因为只有两个选项(1 个用于灰度图像,3 个用于 rgb 图像):
channels = self.df["channels"][0]
file = ""
try:
images, src_images, data = self.get_images()
images = self.preprocess_data(images, channels)
predictions, file = self.load_model(images, file)
self.predict_data(src_images, predictions, data)
except:
if channels == 1:
print("Except channels =", channels)
channels = 3
images, src_images, data = self.get_images()
images = self.preprocess_data(images, channels)
predictions = self.load_model(images, file)
self.predict_data(src_images, predictions, data)
else:
channels = 1
print("Except channels =", channels)
images, src_images, data = self.get_images()
images = self.preprocess_data(images, channels)
predictions = self.load_model(images, file)
self.predict_data(src_images, predictions, data)
但是,此解决方法不能用于图像的宽度和高度,因为基本上有无限数量的选项。
[None, 128, 96, 3]
最佳答案
我终于自己找到了答案。
config = model.get_config() # Returns pretty much every information about your model
print(config["layers"][0]["config"]["batch_input_shape"]) # returns a tuple of width, height and channels
这将输出以下内容:
(None, 128, 96, 3)
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