这是一个已知的问题,开发人员正在调查它。
相反,你也可以参考附加文件实现一个自定义格勒乌层和其用法的示例文件。在这种情况下,需要定义层的重量和偏见需要手动分配和替换占位符层在导入网络。
导入一个Tensorflow Keras格勒乌网络Matlab
17日视图(30天)
显示旧的评论
我想要一个简单的格勒乌tensorflow模型导入Matlab,但是不是正常工作。
Python中的tensorflow模型由以下给出函数。
%格勒乌Python函数模型
defcreate_model (nodes1 nodes2,历史,BATCH_SIZE):
模型= tf.keras.models.Sequential ()
model.add (tf.keras.layers.GRU (nodes1,
return_sequences = True,
有状态= True,
batch_input_shape = (BATCH_SIZE,历史,len(特性))))
model.add (tf.keras.layers.GRU (nodes2))
model.add (tf.keras.layers.Dense(层)
model.compile (
优化器= tf.keras.optimizers.Adam (clipvalue = 2.0),
损失=mse的,
指标= [“mean_absolute_error”,“mean_squared_error”])
返回模型
使用
importKerasNetwork (“model.h5”)
不工作。我得到的错误。
警告:不能进口层。Keras层“格勒乌”,不支持指定的设置。万博1manbetx问题是:复发性偏见格勒乌层不支持。万博1manbetx
错误使用nnet.internal.cnn.keras.importKerasNetwork(31行)
无法导入网络不支持因为一些网络层。万博1manbetx进口层和权重,叫importKerasLayers ImportWeights设置为true。
错误importKerasNetwork(第91行)
网络= nnet.internal.cnn.keras.importKerasNetwork (modelfile变长度输入宗量{:});
使用
importKerasLayers (“model.h5”,“ImportWeights”,真正的)
收益率以下警告:
警告:不能进口层。
Keras层“格勒乌”,不支持指定的设置。万博1manbetx问题是:复发性偏见格勒乌层不支持。万博1manbetx
警告:不能进口层。
Keras层“格勒乌”,不支持指定的设置。万博1manbetx问题是:复发性偏见格勒乌层不支持。万博1manbetx
警告:无法导入一些Keras层,因为他们是不支持的深度学习工具。万博1manbetx他们已经被占位符层。为了找到这些层,调用该函数的findPlaceholderLayers返回的对象。
因此,两层格勒乌由占位符替换。我不懂什么是复发性偏见,就像我这样的没有指定任何地方也没有这个设置中存在的配置模型。
然后我试图导入配置和权重是分开的,但我得到以下错误时调用
importKerasNetwork (“arch.json”,“WeightFile”,“weights.h5”)
错误使用nnet.internal.cnn.keras.importKerasNetwork(20)行
“从文件错误阅读Keras model_config arch.json”。错误消息是:“点索引不支持这种类型的变量。”万博1manbetx
错误importKerasNetwork(第91行)
网络= nnet.internal.cnn.keras.importKerasNetwork (modelfile变长度输入宗量{:});
到底是什么reccurent偏见和是否有办法解决点索引错误?有一个简单的方法来直接导入Keras模型?
提前谢谢。
使用2020 Tensorflow 2和Matlab
