keras - 在 Keras 中加载由 callbakcs.ModelCheckpoint() 保存的模型时出错

Question

我通过 callbacks.ModelCheckpoint() 自动保存了我的模型使用 HDF5 文件。

# Checkpoint In the /output folder
filepath = "./model/mnist-cnn-best.hd5"

# Keep only a single checkpoint, the best over test accuracy.
checkpoint = keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath, monitor='val_acc', 
                                             verbose=1, save_best_only=True,
                                             mode='max')

# Train
model.fit(x_train, y_train,
          batch_size=batch_size,
          epochs=epochs,
          verbose=1,
          validation_data=(x_test, y_test),
          callbacks=[checkpoint])

当我加载模型时，发生了错误。

  model = keras.models.load_model("./mnist-cnn-best.hd5")

  File "D:\Program Files\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\saving.py", line 251, in load_model
    training_config['weighted_metrics'])
KeyError: 'weighted_metrics'

如果我使用参数 'compile=False' 加载模型，它可以正常工作。

我知道在 keras 中保存模型的正常方法是:

from keras.models import load_model

model.save('my_model.h5')  # creates a HDF5 file 'my_model.h5'
del model  # deletes the existing model

# returns a compiled model
# identical to the previous one
model = load_model('my_model.h5')

顺便说一句，当我通过 Tensorflow Lite 转换此模型时，也发生了此错误。
但我不知道我的模型有什么问题。
有没有人有想法？

Answer 1

我遇到了一个类似的问题，它产生了相同的错误消息，但原因可能与您的不同:

代码: (Tensorflow 1.11 和 tf.keras。 版本 :2.1.6-tf)

 if load_model_path.endswith('.h5'):
        model = tf.keras.models.load_model(load_model_path)

错误信息:

  File "...../lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/keras/engine/saving.py", line 251, in load_model
    training_config['weighted_metrics'])
KeyError: 'weighted_metrics'

我发现这是因为模型保存在较旧的 Keras 版本中。
我不得不注释掉与 weighted_metrics 相关的代码能够加载模型。但是，在我找到解决不匹配问题的可持续解决方案之前，这只是一种解决方法。有趣的是， @fchollet刚刚添加 weighted_metrics最近(2018 年 10 月)更新到最新的 Keras 版本。
https://github.com/keras-team/keras/blob/master/keras/engine/saving.py#L136
我希望这会帮助那些和我遇到同样问题的人。