私はMLプロジェクトに取り組んでおり、Tensorflow
を使ってkeras
を使っています。私は、Python 3.5私のローカルWindowsマシンでモデルを保存し、モデルをバーチャルマシン(3.5も稼働している)にコピーして、モデルを予測に使用する必要があります。Keras>別のPythonバージョンの別のマシンで訓練されたモデルを使用
タスクは非常に明確で簡単ですが、predict
関数を呼び出すときにエラーが発生します。
ValueError: Tensor Tensor("activation_1/Sigmoid:0", shape=(?, 1), dtype=float32) is not an element of this graph.
私はそれは、プラットフォームの違いの問題かもしれないと思ったので、私は(Pythonの3.4で)Linuxマシン上で私のモデルを訓練し、私はまだ予測する仮想マシン上で同じエラーを取得します。
エラーの原因がOSやPythonのバージョンの違いなのか、それとも別のものなのでしょうか?それぞれのプラットフォームで別々にトレーニングをモデル化し、保存し、読み込みと予測をうまく動作させます。
2つの質問 1.同じマシンで動作すると言うと、モデルのシリアル化が含まれますか? 2.ピックル/ JSONを使用してモデルを保存していますか? 実際には、3つの質問...あなたのモデルの入口層は何ですか? –
1.はい、私はモデルとpythonセッションを閉じて保存します。その後、別のPythonセッションからロードします。 2. JSONを使用してアーキテクチャを保存し、h5をウェイトに使用します。入口層は、256個のニューロンを有する「密」である。 – nabroyan
何が問題なのかわからない、うまくいくはずです。 –