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

Question

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。

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。

Answer 1

保存部に問題があることが判明しました。私は、ウェブ上でいくつかの検索を行うと、私はその部分を削除した、いくつかの異なるアドバイスをしようとした後、最適なモデル

model.fit(..., callbacks = [ModelCheckpoint(filepath='model.h5', save_best_only=True)]) 

を保存するためのModelCheckpointコールバックを使用していたし、モデルを保存し、次のように

model.save('model.h5') 

にこれを解決しました問題。