如何加載在 google colab 上訓練的模型

Question

在訓練我使用保存的模型后，我正在按照本教程嘗試使用谷歌的 BERT 進行文本分類

# serialize model to JSON
model_json = model.to_json()
with open("model.json", "w") as json_file:
    json_file.write(model_json)
# serialize weights to HDF5
model.save_weights("model.h5")
print("Saved model to disk")

我下載了模型並嘗試如下加載它們

json_file = open(os.path.join(self.root, 'model.json'), 'r')
        loaded_model_json = json_file.read()
        json_file.close()

        cs = get_custom_objects()
        cs['GlorotNormal'] = tf.keras.initializers.glorot_normal()
        cs['GlorotUniform'] = tf.keras.initializers.glorot_uniform()

        model = model_from_json(loaded_model_json, custom_objects=cs)
        print('loaded model json')
        # load weights into new model
        model.load_weights(os.path.join(self.root, 'model.h5'))

如果我從模型中刪除了 'ragged'，函數mdoel_from_json掛起並且tf.keras.models.model_from_json會拋出ValueError: Unknown initializer: GlorotNormal加載模型的正確方法是什么？

Answer 1

在導入tensorflow之前，我必須添加os.environ['TF_KERAS'] = '1'