小编这次要给大家分享的是keras load model时出现Missing Layer错误时怎么办，文章内容丰富，感兴趣的小伙伴可以来了解一下，希望大家阅读完这篇文章之后能够有所收获。
问题描述：训练结束后，保存model为hdf5和yaml格式的文件
yamlFilename = os.path.join(dir,filename) yamlModel = model.toyaml() with open(yamlFilename, "w") as yamlFile: yamlFile.write(yamlModel)
随后load model
with open(chkptFilename,'r') as f:
model_yaml = f.read()
model = KM.model_from_yaml(model_yaml,customs_objects={"dict":dict})
model.load_weights(weightFilename)但是报错
问题分析：
经过debug分析，原因出在model建立过程中前面lambda层的inbound_node列表中含有后面层，因此从上到下load时，会找不到后面层。重新建立一次model，然后用model.summary() 可以看出其中的原因。
出现这种情况，可能的原因在于，该lambda层在其他py文件中定义，然后import进来，前后多次用到这个lambda层的话，在模型编译过程中，该lambda层可能只编译了一次，前后层共用之，导致后面层结点出现在前面层的inbound_node列表中。
解决办法：
不要在其他py文件中自定义lambda层，直接将其定义在model建立的文件中。或者直接继承Layer层，在其他py文件中重新自定义该层。
补充知识：加载keras模型'tf' is not defined on load_model() - using lambda NameError: name 'tf' is not defined报错
解决方法如下：
import tensorflow as tf
import keras
model = keras.models.load_model('my_model.h6', custom_objects={'tf': tf})看完这篇关于keras load model时出现Missing Layer错误时怎么办的文章，如果觉得文章内容写得不错的话，可以把它分享出去给更多人看到。
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