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keras 学習済みモデルを利用したときに出たエラー

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kuma1957

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siame_resnet()の入力のDimが4096なのですが、入力データDim(4069,)にしていたのが大きな要因でした。夜遅くのDebugは禁ですね。

from keras import backend as K
import tensorflow as tf
from keras.layers import Lambda

seq_model = siame_resnet()
seq_model.load_weights(model_path, by_name=True)

def euclidean_distance2(vects):
x, y = vects
return K.abs(x - y)

def model_lambda(x,y):
x_=tf.convert_to_tensor(x)
y_=tf.convert_to_tensor(y)
_xy_result=Lambda(euclidean_distance2)([x_,y_])
_xy_result = tf.reshape(_xy_result,((1,4096)))
result=seq_model(_xy_result)
return result  

def siame_resnet_():
seq = models.Sequential()
seq.add(Dense(1024, activation='sigmoid', input_shape=(4096,)))
seq.add(Dropout(0.20))
seq.add(Dense(1024, activation='sigmoid', input_shape=(1024,)))
seq.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
return seq

本体の関数読み出し
result=model_lambda(A,B)
_result=K.get_value(result)

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tensorflowの初歩の初歩

同じような問題に遭遇していた方がいらっしゃいますよ。

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  • 2019/04/07 01:27

    ありがとうございます。 参考になりました。 今回はcarelessミスでつまづいてしまいました。 夜 遅くのDebugは禁物と改めて知らさました。

    キャンセル

check解決した方法

0

siame_resnet()の入力のDimが4096なのですが、入力データDim(4069,)にしていたのが大きな要因でした。夜遅くのDebugは禁ですね。

from keras import backend as K
import tensorflow as tf
from keras.layers import Lambda

seq_model = siame_resnet()
seq_model.load_weights(model_path, by_name=True)

def euclidean_distance2(vects):
x, y = vects
return K.abs(x - y)

def model_lambda(x,y):
x_=tf.convert_to_tensor(x)
y_=tf.convert_to_tensor(y)
_xy_result=Lambda(euclidean_distance2)([x_,y_])
_xy_result = tf.reshape(_xy_result,((1,4096)))
result=seq_model(_xy_result)
return result  

def siame_resnet_():
seq = models.Sequential()
seq.add(Dense(1024, activation='sigmoid', input_shape=(4096,)))
seq.add(Dropout(0.20))
seq.add(Dense(1024, activation='sigmoid', input_shape=(1024,)))
seq.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
return seq

本体の関数読み出し
result=model_lambda(A,B)
_result=K.get_value(result)

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