Tensorflowで学習済みのモデル(sav)をpythonで読み込み
推論をさせようとしたところ、以下のエラーが出ました。
importをtensorflow.kerasではなく、
kerasからにすると同様のエラーが出るというものはあったのですが、
tensorflow.kerasでimportしており、解決の方法がわからない状況です。
発生している問題・エラーメッセージ
--------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-6-25af926e3d55> in <module> 8 9 model._get_distribution_strategy = lambda: None ---> 10 result = model.predict(np.array(image)) ~\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\training.py in _method_wrapper(self, *args, **kwargs) 83 84 def _method_wrapper(self, *args, **kwargs): ---> 85 if self._in_multi_worker_mode(): # pylint: disable=protected-access 86 raise ValueError('{} is not supported in multi-worker mode.'.format( 87 method.__name__)) ~\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\training.py in _in_multi_worker_mode(self) 1692 1693 def _in_multi_worker_mode(self): -> 1694 return self.distribute_strategy.extended._in_multi_worker_mode() # pylint: disable=protected-access 1695 1696 def _get_distribution_strategy(self): ~\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\training.py in distribute_strategy(self) 453 def distribute_strategy(self): 454 """The `tf.distribute.Strategy` this model was created under.""" --> 455 return self._distribution_strategy or ds_context.get_strategy() 456 457 @property AttributeError: 'Model' object has no attribute '_distribution_strategy'
補足情報(FW/ツールのバージョンなど)
Python 3.6.8
tensorflow 2.2.0
> Tensorflowで学習済みのモデル(sav)
の学習の時は import keras していた、とか
そういうこともあるんですね。。。
ちなみに、自分の環境からkerasを抜いて学習済みモデルを読み込んだところ
---> 15 model = pickle.load(open(model_path, 'rb'))
ModuleNotFoundError: No module named 'keras'
と出たのですが、これはkerasで学習していたということでしょうか?
そうでしょうね
ありがとうございます。そうすると、推論回すための手立てはあるのでしょうか・・・?
import keras
しても、同じエラーが出るのですか?
そうですね、、、変化なしです。
kerasでの学習は、自分でやったのですか?
別の方が作ったモデルを使っています。また、以前別のconda環境を作った際には、同じコードで問題なく動いており、エラーの要因がわからずです。。。
pythonとtensorflowとkerasのバージョンを、学習させた時のと同じに合わせてみるとか
バージョン合わせたのですが、やはり症状変わらずです。。。
Tensorflowのバージョンを2.1に下げたところ、うまくいきました。お騒がせしました。
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