Django에서 keras 모델을 호출하여 문제를 해결하는 방법
ValueError: Tensor Tensor("Placeholder:0", shape=(3, 3, 1, 32), dtype=float32)관련 자료를 조회하여 해결 방식을 기록하다.
방법 1. import Keras를 가져온 다음에 모델을 구축하기 전에keras를 추가합니다.backend.clear_session()
방법2, 앞당겨predict를 통해 전체 0의 데이터를 만든다.
from keras.models import load_model
import numpy as np
print('load model...')
model = load_model('static\\CnnBankUp.h5', compile=False)
print('load done.')
# ， ， ValueError: Tensor Tensor("Placeholder:0", shape=(3, 3, 1, 32), dtype=float32)
#is not an element of this graph.
print('test model...')
# np.zeros（）
print(model.predict(np.zeros((2, 200,200,1))))
print('test done.')참고 문헌: 1.https://blog.csdn.net/lhs960124/article/details/79028691 2018.8.26 2、https://www.cnblogs.com/yanjj/p/8242595.html 2018.8.26 3、https://blog.csdn.net/qq_37879432/article/details/79032664 2018.8.26
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현재 기사가 여러분의 문제를 해결하지 못하는 경우 AI 엔진은 머신러닝 분석(스마트 모델이 방금 만들어져 부정확한 경우가 있을 수 있음)을 통해 가장 유사한 기사를 추천합니다:
keras에서 훈련 데이터를 바탕으로 하는 몇 가지 방식 비교(fit와fit_generator)train_on_batch 함수는 단일 데이터를 받아들여 역방향 전파를 실행한 다음에 모델 파라미터를 업데이트합니다. 이 데이터의 크기는 임의로 할 수 있습니다. 즉, 명확한 대량 크기를 제공할 필요가 없고 정밀화 ...
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