python - 将保存的 keras 模型从 gs 加载到 pydatalab

Question

我的 keras 模型使用 model.save(model_name) 保存在谷歌存储中

我无法在 pydatalab 上加载模型。当我将模型保存在我的本地机器上时，我可以使用 load_model(filepath) 打开它。 我也确实将 keras.backend 导入为 K，基于 NameError when opening Keras model that uses Tensorflow Backend

我尝试了以下方法:

1. model = load_model(tf.gfile.Open(model_file))
   

错误:TypeError:预期的 str、bytes 或 os.PathLike 对象，而不是 GFile

1. load_model('gs://mybucket/model.h5')
   

Error: IOError: Unable to open file (unable to open file: name = 'gs://mybucket/model.h5', errno = 2, error message = 'No such file or directory', 标志 = 0, o_flags = 0)

1. with file_io.FileIO(model_file, 'r') as f:
   modl = load_model(f)
   

错误:TypeError:预期的 str、bytes 或 os.PathLike 对象，而不是 FileIO

Answer 1

从gs存储加载文件

from tensorflow.python.lib.io import file_io
model_file = file_io.FileIO('gs://mybucket/model.h5', mode='rb')

在本地保存模型的临时副本

temp_model_location = './temp_model.h5'
temp_model_file = open(temp_model_location, 'wb')
temp_model_file.write(model_file.read())
temp_model_file.close()
model_file.close()

加载本地保存的模型

model = load_model(temp_model_location)