Keras load_model 導(dǎo)入錯(cuò)誤的解決方式

更新時(shí)間：2020年06月09日 14:40:15 作者：z小白

這篇文章主要介紹了Keras load_model 導(dǎo)入錯(cuò)誤的解決方式，具有很好的參考價(jià)值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

在使用Keras load_model時(shí)，會出現(xiàn)以下報(bào)錯(cuò)：

ImportError: Failed to import pydot. You must install pydot and graphviz for `pydotprint` to work.

解決辦法：

$ pip install pydot
$ sudo apt-get install graphviz

補(bǔ)充知識：Keras 保存model到指定文件夾和加載load_model指定文件夾中的文件（踩坑）

我們一般保存模型和加載模型都是通過下面這段代碼：

from keras.models import load_model
model.save('model.h5')
from keras.models import load_model
model = load_model('model.h5')

而此時(shí)保存的路徑都是模型訓(xùn)練的路徑，當(dāng)我們在寫項(xiàng)目的過程中，需要將代碼和result分文件保存，也就是說模型需要保存在自己指定的路徑。下面我在說明如何保存和加載時(shí)，先簡單說一下我的項(xiàng)目文件目錄分配：

上面是我的項(xiàng)目的文件部署，其中FJmodel中有模型訓(xùn)練和模型加載的代碼，reslut中save-model中保存著我一次訓(xùn)練的60個(gè)模型。

指定路徑模型保存：

PATH = "../FengJiCode/result"
 ....
model.save(PATH+"/save-model/"+lags+"_LSTM3.h5")

這里我是使用的是相對路徑保存的，而且成功保存60個(gè)模型，但是在加載的過程中，我一次按照指定文件名加載，如下代碼加載：

#PATH = "../FengJiCode/result"
PATH = 'C://Users/lenovo/Desktop/FengJiCode/FengJiCode/result/save-model/'
 
for i in range(60):
 predictstep = i+1
 lag = "lag"+str(predictstep)
 modelname = lag+"_LSTM3.h5"
 print(modelname)
 string = PATH +modelname
 model = load_model(string)

總會報(bào)如下的錯(cuò)誤：

OSError: Unable to open file (unable to open file: name = 'C:/Users/lenovo/Desktop/FengJiCode/FengJiCode/result/save-model/lag1_LSTM3.h5', errno = 2, error message = 'No such file or directory', flags = 0, o_flags = 0)

常試了使用絕對路徑、相對路徑、文件此片讀取等方法都是無法成功加載，最后在網(wǎng)上查了很多資料也沒有什么相同的問題解決方法，在我的不斷嘗試中，通過如下方法成功解決；

PATH = r'C:\Users\lenovo\Desktop\FengJiCode15\FengJiCode\result\save-model'
 
for i in range(60):
 predictstep = i+1
 lag = "lag"+str(predictstep)
 modelname = "\\"+lag+"_LSTM3.h5"
 print(modelname)
 string = PATH +modelname
 if os.path.exists(string):
  message = 'OK, the "%s" file exists.'
 else:
  message = 'Sorry, I cannot find the " %s" file.'
 print( message % string)
# print(string)
 model = load_model(string)

路徑格式發(fā)生了變化，在每次加載前先判斷改文件是否存在，成功加載結(jié)果：