Keras模型导入报错

  在用Keras的时候，保存模型，再次导入模型的时候，出现了如下报错：

  开始以为是模型保存的问题，为了解决此类报错，尝试过各种方法，比如对比了一下modelsave()和modelsave_weights()的区别，这两个区别主要在于保存从区别，具体如下：

  鉴于此，今后保存模型的话，如果储存没有问题，用modelsave()将所有都保存下来。

  通过前面尝试各种的模型保存方式，发现我们的方式没有什么问题，然后再在网上查询问题，结果发现可能是由于h5py版本的问题，具体的是我们安装keras的时候，自动安装了350。

   在前人的介绍中 ，这里应该安装2100，然后我们这里测试了一下，结果完美的解决了问题。

用keras写了一个model，训练之后保存model；然后在另一个程序中使用改model进行结果预测。

简单来说，就是load_model时报错：xxx is not defined，这个xxx可能是你在定义model时用到的变量、函数、或者layer等。最后一行显示了，我在定义model时用到了自定了函数slice_for_merge，这属于第三方对象，出现了undefine错误。

方案来自keras官网

意思是说：在load_model()时，如果要加载的模型包含自定义层或其他自定义类或函数，则可以通过 custom_objects 参数将它们传递给加载机制，有上述两种方案。所以在load_model的时候，加一个custom_objects参数就可以了。

比如说我的程序中，在load_model的这个python文件中，更改如下：

from kerasimport backendas K

from cnn_parse_tripletsimport slice_for_mergeas slice_for_merge

model = load_model(model_path, custom_objects={'backend': K, 'slice_for_merge': slice_for_merge})

类似的错误截图如下，解决方案同上。

要导入已经训练好的SegNet模型进行预测，可以使用如下代码：

```python

import cv2

import numpy as np

import tensorflow as tf

# 加载模型结构和参数

model = tfkerasmodelsload_model('path/to/segnet_modelh5')

# 加载测试图像

test_image = cv2imread('path/to/test/imagepng')

# 图像预处理

# 注意：需要使用与训练时相同的预处理方法

test_image = cv2resize(test_image, (input_shape))

test_image = npfloat32(test_image) / 2550

test_image = npexpand_dims(test_image, axis=0)

# 进行预测

pred = modelpredict(test_image)

# 处理预测结果

# 注意：具体的处理方法会根据模型的输出进行相应的调整

segmented_image = npargmax(pred, axis=-1)

segmented_image = npsqueeze(segmented_image)

segmented_image = npuint8(segmented_image)

# 显示预测结果

cv2imshow('Segmented image', segmented_image)

cv2waitKey(0)

cv2destroyAllWindows()

```

需要注意的是，预处理方法需要使用与训练时相同的方法，否则预测结果可能会出现问题。此外，具体的预测结果处理方法也会根据模型的输出进行相应的调整。

        最近做3D UnetCNN 医学图像的分割。按照GitHub中的 >

python是一款应用非常广泛的脚本程序语言，谷歌公司的网页就是用python编写。python在生物信息、统计、网页制作、计算等多个领域都体现出了强大的功能。python和其他脚本语言如java、R、Perl 一样，都可以直接在命令行里运行脚本程序。工具/原料

python；CMD命令行；windows *** 作系统

方法/步骤

1、首先下载安装python，建议安装27版本以上，30版本以下，由于30版本以上不向下兼容，体验较差。

2、打开文本编辑器，推荐editplus，notepad等，将文件保存成 py格式，editplus和notepad支持识别python语法。

脚本第一行一定要写上 #!usr/bin/python

表示该脚本文件是可执行python脚本

如果python目录不在usr/bin目录下，则替换成当前python执行程序的目录。

3、编写完脚本之后注意调试、可以直接用editplus调试。调试方法可自行百度。脚本写完之后，打开CMD命令行，前提是python 已经被加入到环境变量中，如果没有加入到环境变量，请百度

4、在CMD命令行中，输入 “python” + “空格”，即 ”python “；将已经写好的脚本文件拖拽到当前光标位置，然后敲回车运行即可。

问题简述：

在keras框架下使用modelfit得到的训练准确率和损失表现都非常好，但是在相同的训练集上使用modelevaluate得到的准确率和损失都非常差

keras中的modelfit和modelevaluate在同样的数据集上的准确率acc和损失值loss存在巨大的差异

>

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