Kerasで重みデータ使用する際にValueError: Cannot create group in read only mode.のエラーが出てしまう.

Question

自作のデータセットを学習させて, 画像の分類に取り組んでいるものです.

今までで, データセットの学習, 重みデータの保存まで完了しています.

環境

Keras 2.4.4
python 3

##実装したいこと

今回以下のようなコードで
・保存した重みデータをよみこみ
・テストデータを分類する
以上のことを達成しようと思いましたが,
参考にしたｺｰﾄﾞ

import cv2
from keras import models
from keras.models import model_from_json
from keras.preprocessing.image import array_to_img,img_to_array,load_img
import numpy as np

jpg_name = 'data_001.jpg'
model_file_name= 'train'

#学習済みモデルの読込
model=models.load_model("/hogehoge/"+model_file_name+".h5")

#画像の読込
img_path = (jpg_name)
img = img_to_array(load_img(img_path, target_size=(240,160)))
#0-1に変換
img_nad = img_to_array(img)/255
#4次元配列に
img_nad = img_nad[None, ...]

#表示したいクラス名
label=['A','B']
#判別
pred = model.predict(img_nad, batch_size=1, verbose=0)
#判別結果で最も高い数値を抜き出し
score = np.max(pred)
#判別結果の配列から最も高いところを抜きだし、そのクラス名をpred_labelへ
pred_label = label[np.argmax(pred[0])]
#表示
print('name:',pred_label)
print('score:',score)

以下のようなエラーが発生してしまいました.

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-29-65d47ac51ba2> in <module>()
      9 
     10 #学習済みモデルの読込
---> 11 model=models.load_model("hogehoge/"+model_file_name+".h5")
     12 
     13 #画像の読込

~\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\saving.py in load_model(filepath, custom_objects, compile)
    417     f = h5dict(filepath, 'r')
    418     try:
--> 419         model = _deserialize_model(f, custom_objects, compile)
    420     finally:
    421         if opened_new_file:

~\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\saving.py in _deserialize_model(f, custom_objects, compile)
    219         return obj
    220 
--> 221     model_config = f['model_config']
    222     if model_config is None:
    223         raise ValueError('No model found in config.')

~\Anaconda3\lib\site-packages\keras\utils\io_utils.py in __getitem__(self, attr)
    300             else:
    301                 if self.read_only:
--> 302                     raise ValueError('Cannot create group in read only mode.')
    303                 val = H5Dict(self.data.create_group(attr))
    304         return val

ValueError: Cannot create group in read only mode.

重みデータの読み込みの際にエラーがなっているようです.

##調べてみたこと

原因究明のために, エラー文を検索すると, 以下のようなQ&Aがヒットしました.

https://stackoverflow.com/questions/53212672/read-only-mode-in-keras

またそこで, 重みデータの読み込みの際には,

You have to set and define the architecture of your model and then use model.load_weights('alexnet_weights.h5').

と書いてありました.

私の初学者ゆえのエラーかもしれませんが, 解決策などご存じの方はご教授願います.

20190918 追記 調べていく中で分かったこと

エラーの部分を調べていく中で判明したことを追記していきます.

回答の中で「load_weights()を使えばいいのでは･･･？」とあったため, 試行してみました.

model.load_weights(model_file_name+".h5")
→NameError:　name 'model' is not defined

load_weights(model_file_name+".h5")
→NameError: name 'load_weights' is not defined

keras.load_weights(model_file_name+".h5")
→AttributeError: module 'keras' has no attribute 'load_weights'

となり, どれもうまくいきません...

また, Kerasの公式ドキュメントに

モデルのインスタンス作成後，同じアーキテクチャのモデルへ，

予め保存しておいたweightパラメータをロードできます:model.load_weights('my_model_weights.h5')

とあるのですが･･･

モデルのインスタンス化って何･･･？

モデルのインスタンス化の方法がよくわかりません.
Kerasで層を追加しておくという意味なのでしょうか･･･

当方の扱っているデータは, タテ×ヨコ=240×160のRGBカラーの画像を使用しています.

改めてご存じの方はご教授お願いいたします.

Comments

[meg_]

保存したときのコードはどんなコードですか？（保存部分のみで結構です）

[daisuke_factex]

コメントありがとうございます。
まずhdf5ファイルで保存しました。
しかしエラーが出てしまったため、h5ファイルでも保存して再度試してみました。

[meg_]

「model.save_weights()」ですか？

[daisuke_factex]

はい, model.save_weights("/~~~~/train.hdf5")といった形で保存しました.

[meg_]

重みの読み込みは「model.load_weights()」ではないでしょうか？

[t_obara]

https://ja.stackoverflow.com/questions/55264/python3-%E4%BF%9D%E5%AD%98%E6%B8%88%E3%81%BF%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB%E3%81%AE%E8%AA%AD%E3%81%BF%E8%BE%BC%E3%81%BF%E6%99%82%E3%81%AB-cannot-create-group-in-read-only-mode-%E3%81%AE%E3%82%A8%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%81%8C%E5%87%BA%E3%82%8B
こちらはいかがでしょうか。

Answer 1

重み保存したファイルを読み込みしないとしけなかった･･･

皆様からいろんなご意見いただき, さらにweb上を調べていると,
自分のコードにそもそも重みモデルの読込み部がないということに気づきました.

そこで, 読み込みの前に以下のコードを追加すると, エラーなしで処理が完了しました.

import numpy as np
import cv2
from keras.models import model_from_json
from keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array

MODEL_ARC_PATH = "読み込みたいパスを入力"

# JSONファイルからモデルのアーキテクチャを得る
model_arc_str = open(MODEL_ARC_PATH).read()
model = model_from_json(model_arc_str)

# モデル構成の確認
model.summary()

ファイルがあるだけでは, 勝手に動いてくれないので,
まずは読み込みするという命令をしないとダメなのですね･･･勉強になりました!