tensorflow負荷データ：不良マーシャルデータ
Aug 19 2020
FaceNetをKerasにロードしたいのですが、エラーが発生します。モーダルfacenet_keras.h5の準備はできていますが、ロードできません。
このリンクからfacenet_keras.h5を取得できます：
https://drive.google.com/drive/folders/1pwQ3H4aJ8a6yyJHZkTwtjcL4wYWQb7bn
私のテンソルフローバージョンは次のとおりです。
tensorflow.__version__
「2.2.0」
データをロードしたいとき：
from tensorflow.keras.models import load_model
load_model('facenet_keras.h5')
このエラーが発生します：
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-6-2a20f38e8217> in <module>
----> 1 load_model('facenet_keras.h5')
~/.local/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/keras/saving/save.py in load_model(filepath, custom_objects, compile)
182 if (h5py is not None and (
183 isinstance(filepath, h5py.File) or h5py.is_hdf5(filepath))):
--> 184 return hdf5_format.load_model_from_hdf5(filepath, custom_objects, compile)
185
186 if sys.version_info >= (3, 4) and isinstance(filepath, pathlib.Path):
~/.local/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/keras/saving/hdf5_format.py in load_model_from_hdf5(filepath, custom_objects, compile)
175 raise ValueError('No model found in config file.')
176 model_config = json.loads(model_config.decode('utf-8'))
--> 177 model = model_config_lib.model_from_config(model_config,
178 custom_objects=custom_objects)
179
~/.local/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/keras/saving/model_config.py in model_from_config(config, custom_objects)
53 '`Sequential.from_config(config)`?')
54 from tensorflow.python.keras.layers import deserialize # pylint: disable=g-import-not-at-top
---> 55 return deserialize(config, custom_objects=custom_objects)
56
57
~/.local/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/keras/layers/serialization.py in deserialize(config, custom_objects)
103 config['class_name'] = _DESERIALIZATION_TABLE[layer_class_name]
104
--> 105 return deserialize_keras_object(
106 config,
107 module_objects=globs,
~/.local/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/keras/utils/generic_utils.py in deserialize_keras_object(identifier, module_objects, custom_objects, printable_module_name)
367
368 if 'custom_objects' in arg_spec.args:
--> 369 return cls.from_config(
370 cls_config,
371 custom_objects=dict(
~/.local/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/keras/engine/network.py in from_config(cls, config, custom_objects)
984 ValueError: In case of improperly formatted config dict.
985 """
--> 986 input_tensors, output_tensors, created_layers = reconstruct_from_config(
987 config, custom_objects)
988 model = cls(inputs=input_tensors, outputs=output_tensors,
~/.local/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/keras/engine/network.py in reconstruct_from_config(config, custom_objects, created_layers)
2017 # First, we create all layers and enqueue nodes to be processed
2018 for layer_data in config['layers']:
-> 2019 process_layer(layer_data)
2020 # Then we process nodes in order of layer depth.
2021 # Nodes that cannot yet be processed (if the inbound node
~/.local/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/keras/engine/network.py in process_layer(layer_data)
1999 from tensorflow.python.keras.layers import deserialize as deserialize_layer # pylint: disable=g-import-not-at-top
2000
-> 2001 layer = deserialize_layer(layer_data, custom_objects=custom_objects)
2002 created_layers[layer_name] = layer
2003
~/.local/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/keras/layers/serialization.py in deserialize(config, custom_objects)
103 config['class_name'] = _DESERIALIZATION_TABLE[layer_class_name]
104
--> 105 return deserialize_keras_object(
106 config,
107 module_objects=globs,
~/.local/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/keras/utils/generic_utils.py in deserialize_keras_object(identifier, module_objects, custom_objects, printable_module_name)
367
368 if 'custom_objects' in arg_spec.args:
--> 369 return cls.from_config(
370 cls_config,
371 custom_objects=dict(
~/.local/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/keras/layers/core.py in from_config(cls, config, custom_objects)
988 def from_config(cls, config, custom_objects=None):
989 config = config.copy()
--> 990 function = cls._parse_function_from_config(
991 config, custom_objects, 'function', 'module', 'function_type')
992
~/.local/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/keras/layers/core.py in _parse_function_from_config(cls, config, custom_objects, func_attr_name, module_attr_name, func_type_attr_name)
1040 elif function_type == 'lambda':
1041 # Unsafe deserialization from bytecode
-> 1042 function = generic_utils.func_load(
1043 config[func_attr_name], globs=globs)
1044 elif function_type == 'raw':
~/.local/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/keras/utils/generic_utils.py in func_load(code, defaults, closure, globs)
469 except (UnicodeEncodeError, binascii.Error):
470 raw_code = code.encode('raw_unicode_escape')
--> 471 code = marshal.loads(raw_code)
472 if globs is None:
473 globs = globals()
ValueError: bad marshal data (unknown type code)
ありがとうございました。
回答
1 TensorflowSupport Aug 23 2020 at 12:02
このエラーの考えられる解決策を以下に示します。
Model構築されており、中に保存されている可能性がありPython 2.x、あなたが使用している場合がありますPython 3.x。解決策はPython Version、ModelこれまでBuiltと同じ使用法を使用することSavedです。モデルがあったのと同じバージョン
Keras（および、である可能性がtensorflowあります）を使用します。BuiltSavedに
Saved Modelはカスタムオブジェクトが含まれる場合があります。その場合、コードを使用してモデルをロードする必要があります。new_model = tf.keras.models.load_model('model.h5', custom_objects={'CustomLayer': CustomLayer})再作成できる場合
architecture（つまり、元のコードを生成に使用している場合）、modelそのコードからをインスタンス化してから、を使用model.load_weights('your_model_file.hdf5')してウェイトをロードできます。オリジナルの作成に使用したコードがない場合、これはオプションではありませんarchitecture。
詳細については、このGithubの問題を参照してください。Saving and Loading the Modelwithの詳細についてはCustom Objects、このTensorflowドキュメントとこのStack OverflowAnswerを参照してください。