解决Tensorflow2.0 tf.keras.Model.load_weights() 报错处理问题

下面是关于“解决Tensorflow2.0 tf.keras.Model.load_weights() 报错处理问题”的完整攻略。

问题描述

在Tensorflow2.0中，使用tf.keras.Model.load_weights()函数加载模型权重时，可能会出现以下报错：

ValueError: No model found in config file.

这个问题通常是由于在保存模型时，没有同时保存模型的结构和权重信息，导致在加载模型权重时无法找到模型的结构信息。

解决方法

解决这个问题的方法是在保存模型时，同时保存模型的结构和权重信息。可以使用以下代码来保存模型：

model.save('model.h5')

在上面的示例中，我们使用model.save()函数来保存模型。这个函数会同时保存模型的结构和权重信息。

接下来，可以使用以下代码来加载模型：

from tensorflow.keras.models import load_model

model = load_model('model.h5')

在上面的示例中，我们使用load_model()函数来加载模型。这个函数会同时加载模型的结构和权重信息。

示例1：保存模型

以下是保存模型的示例：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_shape=(5,), activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')

model.save('model.h5')

在上面的示例中，我们创建了一个简单的Sequential模型，并使用model.save()函数来保存模型。

示例2：加载模型

以下是加载模型的示例：

from tensorflow.keras.models import load_model

model = load_model('model.h5')

在上面的示例中，我们使用load_model()函数来加载模型。

总结

在本攻略中，我们介绍了如何解决Tensorflow2.0中使用tf.keras.Model.load_weights()函数加载模型权重时出现的报错问题。我们提供了保存模型和加载模型的示例说明。可以使用这些示例来保存和加载自己的模型。