使用theano後端將Alexnet權重加載到keras模型中

Question

我正在使用Alexnet等預先訓練過的模型，在這種情況下也是以相同的錯誤結束。

我從這裏下載的alexnet_weights - >https://github.com/heuritech/convnets-keras

然後，我嘗試這樣

從keras.models導入load_model

base_model = load_model（ 'alexnet_weights.h5'）

我結束了

ValueError：在配置文件中找不到模型。

請幫我擺脫它。

Answer 1

AlexNet不是Keras中支持的默認模型。也許你可以用VGG16先試：

from keras.applications.vgg16 import VGG16 
from keras.preprocessing import image 
from keras.applications.vgg16 import preprocess_input 
import numpy as np 
model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False) 
img_path = 'elephant.jpg' 
img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) 
x = image.img_to_array(img) 
x = np.expand_dims(x, axis=0) 
x = preprocess_input(x) 

features = model.predict(x) 

然後，你可以移動到使用AlexNet，但你首先需要建立模型結構，並將其存儲在你的情況「base_model」。你只有我相信的體重文件。然後你可以加載你的體重文件。