ValueError：(‘不可识别的关键字参数：’，dict_keys(['ragged']))加载keras模型时

Question

我正在尝试使用下面的代码片段加载keras模型：

from tensorflow import keras
    from PIL import Image, ImageOps
    import numpy as np

    # Disable scientific notation for clarity
    np.set_printoptions(suppress=True)

    # Load the model
    model = keras.models.load_model('keras_model.h5')

    # Create the array of the right shape to feed into the keras model
    # The 'length' or number of images you can put into the array is
    # determined by the first position in the shape tuple, in this case 1.
    data = np.ndarray(shape=(1, 224, 224, 3), dtype=np.float32)

    # Replace this with the path to your image
    image = Image.open("YES/1.jpg")

    #resize the image to a 224x224 with the same strategy as in TM2:
    #resizing the image to be at least 224x224 and then cropping from the center
    size = (224, 224)
    image = ImageOps.fit(image, size, Image.ANTIALIAS)

    #turn the image into a numpy array
    image_array = np.asarray(image)

    # display the resized image
    image.show()

    # Normalize the image
    normalized_image_array = (image_array.astype(np.float32) / 127.0) - 1

    # Load the image into the array
    data[0] = normalized_image_array

    # run the inference
    prediction = model.predict(data)
    print(prediction)

当我执行上面的代码时，我得到了以下错误：

文件"C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\base

_

layer.py"，第446行，来自

_

配置返回cls(

*

*

配置)

文件"C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\input

_

layer.py"，第80行，in

初始化

引发ValueError(‘不可识别的关键字参数：’，kwargs.keys())

ValueError：(‘无法识别的关键字参数：’，字典

_

密钥(

“参差不齐”

))

Answer 1

只是对Justin已经提到的内容进行补充。当我试图在安装了TensorFlow 1.15的环境中使用使用TensorFlow 2.3.1训练的模型来运行推理脚本时，遇到了这个问题。

Answer 2

您应该按照以下要求运行它

keras==2.2.4 tensorflow==1.15.0 pillow==7.0.0

Answer 3

在训练模型和加载模型时，请检查tf的版本。两者应该是相同的版本，否则可能会发生这样的错误。我在google colab上遇到了同样的问题，在那里我训练我的模型运行在最新的tf版本上，而在我试图加载该模型的机器上tf的版本是不同的。因此，在导入tf之前，我在google colab中安装了相同版本的tf。它就像一个护身符一样起作用。