[英]keras model prediction is nan after saving and loading
I trained a neural network with google colab.我用 google colab 训练了一个神经网络。
I saved the neural network using joblib.dump()
我使用joblib.dump()
保存了神经网络
I then loaded the model on my PC using joblib.load()
然后我使用joblib.load()
在我的 PC 上加载模型
I made a prediction on the exact same sample, using the same model, on both colab and my PC.我在 colab 和我的 PC 上使用相同的模型对完全相同的样本进行了预测。 On colab, it has an output of [[0.51]]
.在 colab 上,它的输出为[[0.51]]
。 On my pc, it has an output of [[nan]]
.在我的电脑上,它的输出为[[nan]]
。
The model summary reports that the architecture of the model is the same.模型摘要报告模型的架构是相同的。 I checked the weights of the model I loaded on my PC, and the model on colab, and the weights are the exact same.我检查了我在 PC 上加载的模型和 colab 上的模型的权重,权重完全相同。
Any ideas as to what I can do?关于我能做什么的任何想法? Thank you.谢谢你。
Quick update: even if I change all of my inputs to zero, the prediction is still nan.快速更新:即使我将所有输入更改为零,预测仍然是nan。
据我所知keras有自己的保存模型的功能比如model.save('file.h5')
,使用joblib
库来保存sklearn模型。
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