web-dev-qa-db-fra.com

Mode lecture seule en keras

J'ai cloné le modèle keras d'estimation de la pose humaine à partir de ce lien estimation de la pose humaine keras

Lorsque j'essaie de charger le modèle sur google colab, le message d'erreur suivant s'affiche:

code

from keras.models import load_model
model = load_model('model.h5')

erreur

ValueError                                Traceback (most recent call 

last)
<ipython-input-29-bdcc7d8d338b> in <module>()
      1 from keras.models import load_model
----> 2 model = load_model('model.h5')

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/engine/saving.py in load_model(filepath, custom_objects, compile)
    417     f = h5dict(filepath, 'r')
    418     try:
--> 419         model = _deserialize_model(f, custom_objects, compile)
    420     finally:
    421         if opened_new_file:

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/engine/saving.py in _deserialize_model(f, custom_objects, compile)
    219         return obj
    220 
--> 221     model_config = f['model_config']
    222     if model_config is None:
    223         raise ValueError('No model found in config.')

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/utils/io_utils.py in __getitem__(self, attr)
    300             else:
    301                 if self.read_only:
--> 302                     raise ValueError('Cannot create group in read only mode.')
    303                 val = H5Dict(self.data.create_group(attr))
    304         return val

ValueError: Cannot create group in read only mode.

Quelqu'un peut-il m'aider s'il vous plaît à comprendre ce mode en lecture seule? Comment charger ce modèle?

pythontensorflowkerasdeep-learning
1
Debadri Chowdhury

Voici un exemple Git Gist créé pour vous par Google Collab: https://Gist.github.com/kolygri/835ccea6b87089fbfd64395c3895c01f

Pour autant que je sache:

Vous devez définir et définir l'architecture de votre modèle, puis utiliser model.load_weights ('alexnet_weights.h5').

Voici un lien de conversation Github utile, qui, espérons-le, vous aidera à mieux comprendre le problème: https://github.com/keras-team/keras/issues/6937

4
Konstantin Grigorov