我有一个 Keras 模型,我想在预测中添加一个常量。经过一番谷歌搜索后,我最终得到了以下代码,它正是我想要的:
import numpy as np
from keras.layers import Input, Add
from keras.backend import variable
from keras.models import Model, load_model
inputs = Input(shape=(1,))
add_in = Input(tensor=variable([[5]]), name='add')
output = Add()([inputs, add_in])
model = Model([inputs, add_in], output)
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')
X = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
model.predict(X)
但是,如果我保存并加载此模型,Keras 似乎会失去对常量的跟踪:
p = 'k_model.hdf5'
model.save(p)
del model
model2 = load_model(p)
model2.predict(X)
返回结果:
Error when checking model : the list of Numpy arrays that you are passing to your model is not the size the model expected. Expected to see 2 array(s), but instead got the following list of 1 arrays:
保存/加载 Keras 模型时如何包含常量?
最佳答案
由于正如您提到的,它始终是一个常量,因此为它定义单独的输入层是没有意义的;特别考虑到它不是您模型的输入。我建议您使用Lambda
层代替:
import numpy as np
from keras.layers import Input, Lambda
from keras.models import Model, load_model
def add_five(a):
return a + 5
inputs = Input(shape=(1,))
output = Lambda(add_five)(inputs)
model = Model(inputs, output)
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')
X = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
model.predict(X)
输出:
array([[ 6.],
[ 7.],
[ 8.],
[ 9.],
[10.],
[11.],
[12.],
[13.],
[14.],
[15.]], dtype=float32)
保存并重新加载模型时不会有任何问题,因为 add_ Five
函数已存储在模型文件中。
更新:您可以将其扩展到每个输入样本包含多个元素的情况。例如,如果输入形状为 (2,)
,并且您希望每个样本的第一个元素添加 5,第二个元素添加 10,则可以轻松修改 add_ Five
code> 函数并像这样重新定义它:
def add_constants(a):
return a + [5, 10]
# ... the same as above (just change the function name and input shape)
X = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]).reshape(5, 2)
model.predict(X)
输出:
# X
array([[ 1, 2],
[ 3, 4],
[ 5, 6],
[ 7, 8],
[ 9, 10]])
# predictions
array([[ 6., 12.],
[ 8., 14.],
[10., 16.],
[12., 18.],
[14., 20.]], dtype=float32)
关于python - 保存/加载带有常量的 keras 模型,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/52413371/