keras load model时出现Missing Layer错误的解决方式
问题描述：训练结束后，保存model为hdf5和yaml格式的文件
yamlFilename=os.path.join(dir,filename) yamlModel=model.toyaml() withopen(yamlFilename,"w")asyamlFile: yamlFile.write(yamlModel)
随后loadmodel
withopen(chkptFilename,'r')asf:
model_yaml=f.read()
model=KM.model_from_yaml(model_yaml,customs_objects={"dict":dict})
model.load_weights(weightFilename)
但是报错
问题分析：
经过debug分析，原因出在model建立过程中前面lambda层的inbound_node列表中含有后面层，因此从上到下load时，会找不到后面层。重新建立一次model，然后用model.summary()可以看出其中的原因。
出现这种情况，可能的原因在于，该lambda层在其他py文件中定义，然后import进来，前后多次用到这个lambda层的话，在模型编译过程中，该lambda层可能只编译了一次，前后层共用之，导致后面层结点出现在前面层的inbound_node列表中。
解决办法：
不要在其他py文件中自定义lambda层，直接将其定义在model建立的文件中。或者直接继承Layer层，在其他py文件中重新自定义该层。
补充知识：加载keras模型'tf'isnotdefinedonload_model()-usinglambdaNameError:name'tf'isnotdefined报错
解决方法如下：
importtensorflowastf
importkeras
model=keras.models.load_model('my_model.h5',custom_objects={'tf':tf})
以上这篇kerasloadmodel时出现MissingLayer错误的解决方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持毛票票。