ValueError: вы пытаетесь загрузить файл весов, содержащий 14 слоев, в модель с 3 слоями
(Я не смог найти решение с помощью ранее заданных вопросов.) Я использую VGG16 для проверки своих данных. У меня номер класса 2, и я использовал эту страницу, чтобы заморозить конвои и обучить верхние слои. Вот код:
from keras.applications import VGG16
model = VGG16(include_top=False,classes=2,input_shape(224,224,3),weights='imagenet')
Затем я создал top_model, которая будет топ-моделью моего Vgg16:
top_model=Sequential()
top_model.add(Flatten(input_shape=model.output_shape[1:]))
top_model.add(Dense(4096,activation='relu'))
top_model.add(Dense(4096,activation='relu'))
top_model.add(Dense(2,activation='softmax'))
model= Model(inputs=model.input, output=top_model(model.output))
Затем я заморозил несколько слоев и скомпилировал модель:
for layer in model.layers[:19]:
layer.trainable=False
model.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer=optimizers.SGD(lr=1e-4, momentum=0.9),
metrics=['accuracy'])
После некоторого процесса дополнения данных я обучил модель и сохранил веса следующим образом:
model.fit_generator(trainGenerator,samples_per_epoch=numTraining//batchSize,
epochs=numEpoch,
validation_data=valGenerator,
validation_steps=numValid//batchSize)
model.save_weights('top3_weights.h5')
После этого мои веса сохраняются, и я изменил вторую часть своего кода, чтобы иметь возможность тестировать всю модель с моими данными:
model = VGG16(include_top=False,classes=2,input_shape=(224,224,3),weights='imagenet')
top_model=Sequential()
top_model.add(Flatten(input_shape=model.output_shape[1:]))
top_model.add(Dense(4096,activation='relu'))
top_model.add(Dense(4096,activation='relu'))
top_model.add(Dense(2,activation='softmax'))
top_model.load_weights(r'C:\\Users\\Umit Kilic\\Komodomyfiles\\umit\\top3_weights.h5') #(this line is added)
model= Model(inputs=model.input, output=top_model(model.output))
Наконец, когда я попытался обобщить модель с помощью кода:
print(model.summary())
Я получаю, что ошибки и выводы:
Using TensorFlow backend.
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\Umit Kilic\Komodomyfiles\umit\test_vgg16.py", line 38, in <module>
top_model.load_weights(r'C:\\Users\\Umit Kilic\\Komodomyfiles\\umit\\top3_weights.h5')
File "C:\Users\Umit Kilic\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\keras\engine\network.py", line 1166, in load_weights
f, self.layers, reshape=reshape)
File "C:\Users\Umit Kilic\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\keras\engine\saving.py", line 1030, in load_weights_from_hdf5_group
str(len(filtered_layers)) + ' layers.')
ValueError: You are trying to load a weight file containing 14 layers into a model with 3 layers.
Любая помощь, пожалуйста?
1 ответ
model
содержит полную модель, то есть сложенную модель VGG plus top_model
, Когда вы сохраняете его вес, он имеет 14 слоев. Вы не можете загрузить его в top_model
потому что вес VGG в нем тоже, но вы можете в своем новом model
,
model = VGG16(include_top=False,classes=2,input_shape=(224,224,3),weights='imagenet')
top_model=Sequential()
top_model.add(Flatten(input_shape=model.output_shape[1:]))
top_model.add(Dense(4096,activation='relu'))
top_model.add(Dense(4096,activation='relu'))
top_model.add(Dense(2,activation='softmax'))
model= Model(inputs=model.input, output=top_model(model.output))
model.load_weights(r'C:\\Users\\Umit Kilic\\Komodomyfiles\\umit\\top3_weights.h5') #(this line is added)