问题描述
我正在Google Colab中训练用于图像分割的神经网络。
培训代码为：
print('Training')
batch_size = 8
nb_epoch = 5
mcp_save = ModelCheckpoint('weight_isic18',save_best_only=True,monitor='val_loss',mode='min')
reduce_lr_loss = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss',factor=0.1,patience=7,verbose=1,epsilon=1e-4,mode='min')
history = model.fit(tr_data,tr_mask,batch_size=batch_size,epochs=nb_epoch,shuffle=True,validation_data=(val_data,val_mask),callbacks=[mcp_save,reduce_lr_loss] )
print('Trained model saved')
with open('hist_isic18','wb') as file_pi:
pickle.dump(history.history,file_pi)
训练过程进展顺利，权重保存在这里：
在加载砝码时会出现错误：
model.load_weights('weight_isic18')
为：
在这方面的任何帮助将不胜感激。
解决方法
您正在尝试从目录加载模型。请注意，命令.load_weights（）需要扩展名为.h5的文件，当然也不能包含目录。
我认为您正在寻找这个：model = tf.saved_model.load(path)