TypeError：从Keras-Openface项目中转储nn4_small2_pretrained模型时无法腌制_thread.lock对象

Question

我正在尝试使用Keras-Openface项目的预训练模型来实现面部识别，并在这里由Martin Krasser进行了令人惊讶的解释和暗示。

OpenFace项目提供了使用公共面部识别数据集FaceScrub和CASIA-WebFace进行训练的预训练模型。 Keras-OpenFace项目将预先训练的nn4.small2.v1模型的权重转换为CSV文件，然后在此处转换为二进制格式，Keras可以使用load_weights加载

该代码很简单：

nn4_small2_pretrained = create_model()
nn4_small2_pretrained.load_weights('weights/nn4.small2.v1.h5')

在进行错误操作以更深入地了解create_model（）中发生的情况之前，您可以在此处遍历代码

现在我需要nn4_small2_pretrained在我predict.py文件（它最初train.py训练我的自定义图像的一部分），但如果我这样做

from train import nn4_small2_pretrained

或写代码

nn4_small2_pretrained = create_model()
nn4_small2_pretrained.load_weights('weights/nn4.small2.v1.h5')

从头再来，那么预测文件要花很多时间才能重新编译整个过程。 因此，为解决此问题，我尝试将模型转储到类似pickle的文件中

# Save the nn4 pretrained model to pickle file
f = open('pretrained_model.pickle', 'wb')
pickle.dump(nn4_small2_pretrained, f)

当我运行代码时，它给了我这个错误

    File "train.py", line 24, in <module>
        pickle.dump(nn4_small2_pretrained, f)
TypeError: can't pickle _thread.lock objects

最近，我开始学习Deel学习模型和Pickle，但我不知道出了什么问题。 任何帮助将非常感激。

谢谢。

Answer 1

我看到create_model()创建了Keras Model的实例。 如果是Keras模型，则可以使用model.save(filepath)保存模型。 请参阅此链接以了解其他选项。