加载Keras模型KeyError：'weighted_metrics‘

Question

当试图通过Keras加载模型时，我得到以下错误：

Traceback (most recent call last):
  File "visualise.py", line 82, in <module>
    model = tf.keras.models.load_model(CNN_MODEL_DIR)
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/keras/engine/saving.py", line 251, in load_model
    training_config['weighted_metrics'])
KeyError: 'weighted_metrics'

我使用model.save("Models/ResNet.model")保存模型，使用model = tf.keras.models.load_model(CNN_MODEL_DIR)加载模型。

我正在训练这个模型的计算机有Keras 2.1.2，我想在它上测试的计算机(我的家用计算机)有Keras 2.2.4。有没有一种方法可以避免这个错误，而不对模型进行再培训或降级我的版本的Keras呢？

Answer 1

我决定这个问题：

我用ResNet ()导入了from keras.applications.resnet50 import ResNet50模型，并简单地使用model.save()保存了它。因此，我的模型纯粹是与Keras相关的。因此，当我尝试用与Tensorflow相关的导入(即model = tf.keras.models.load_model(CNN_MODEL_DIR))加载它时，我得到了错误。

修复方法只是将导入更改为纯Keras。

model = keras.models.load_model(CNN_MODEL_DIR)

Answer 2

使用compile=False作为参数可以很容易地解决您的问题。例如：

from tensorflow.keras.models import load_model

model = load_model('your_model', compile=False)

实际上，问题的原因是因为一个bug，而Tensorflow在加载模型之后正在编译它，所以尝试这个param，我认为它应该解决您的问题。