[Keras] ValueError: Tensor Tensor is not an element of this graph.[Solved]

最新推荐文章于 2023-03-22 10:47:55 发布
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本文介绍了解决在使用Flask部署Keras模型时遇到的ValueError问题的方法，该问题出现在尝试加载模型权重时。通过使用gevent启动服务可以有效避免此错误。

自己使用load_weights函数加载预测时正常，但利用用flask使用model.load_weights函数加载keras模型进行预测时，出现的ValueError: Tensor Tensor(“loss/mul:0”, shape=(), dtype=float32) is not an element of this graph.的错误。

采用gevent启动服务：

from gevent.pywsgi import WSGIServer
    ## flask server
    # app.debug=True
    # app.run(host='0.0.0.0')
    ## Serve the app with gevent
    http_server = WSGIServer(('',5000),app)
    http_server.serve_forever()

即可解决！

参考
ValueError: Tensor Tensor xxx is not an element of of this graph的解决方案
Butertfly的博客
07-30 6652
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解决问题参考的这篇博客:https://blog.csdn.net/hnyzyty/article/details/84998061 最近做音频识别的项目,想把音频采集和识别分离开,所以使用ros结点进行封装,在封装的过程中遇到了这个问题,使用python文件执行是没问题的,但是在封装到ros回调函数中就报上面的错误了. 单独执行这个文件是可以运行的. import os import tenso...
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keras+flask raise ValueError("Tensor %s is not an element of this graph." % obj)
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06-13 1906
转载：https://blog.csdn.net/qq_36213248/article/details/90049915 keras+flask raise ValueError("Tensor %s is not an element of this graph." % obj) 解决方法： 在上面代码所在的py文件前面插入 import tensorflow as tf ...
Keras预测过程报错解决： raise ValueError("Tensor %s is not an element of this graph." % obj) ValueError
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ValueError: Could not deserialize 'keras.metrics.mse' because it is not a KerasSaveable subclass
最新发布
08-01
在使用 Keras 进行模型反序列化时，如果遇到 `ValueError: Could not deserialize 'keras.metrics.mse' because it is not a KerasSaveable subclass` 错误，通常是因为尝试从模型配置中反序列化一个未被正确注册的自定义对象（如自定义指标或损失函数）。Keras 在反序列化过程中需要明确知道如何重建这些对象。 在 Keras 中，自定义的损失函数、指标或层在保存模型后，若要成功反序列化，必须通过 `custom_objects` 参数注册。例如，如果你在模型中使用了自定义的均方误差（MSE）指标，但在加载模型时没有提供相应的定义，就会触发该错误。解决方法是在调用 `keras.models.load_model` 时，提供一个包含自定义对象的字典，如下所示： ```python from tensorflow.keras.models import load_model from tensorflow.keras import metrics # 假设你使用了自定义的 MSE 指标 custom_metrics = {'mse': metrics.mse} # 加载模型时指定 custom_objects model = load_model('your_model.h5', custom_objects=custom_metrics) ``` 如果你在模型中使用了更复杂的自定义指标或损失函数，确保它们被正确地定义为可序列化的 Keras 对象。例如，定义一个自定义指标类并继承 `tf.keras.metrics.Metric`，然后在反序列化时注册它： ```python from tensorflow.keras import metrics class CustomMSE(metrics.Metric): def __init__(self, name='custom_mse', **kwargs): super(CustomMSE, self).__init__(name=name, **kwargs) self.total = self.add_weight(name='total', initializer='zeros') self.count = self.add_weight(name='count', initializer='zeros') def update_state(self, y_true, y_pred, sample_weight=None): values = tf.reduce_mean(tf.square(y_true - y_pred), axis=-1) self.total.assign_add(tf.reduce_sum(values)) self.count.assign_add(tf.cast(tf.size(values), tf.float32)) def result(self): return tf.math.divide_no_nan(self.total, self.count) def reset_states(self): self.total.assign(0.0) self.count.assign(0.0) # 注册自定义指标 custom_metrics = {'CustomMSE': CustomMSE} # 加载模型时指定 custom_objects model = load_model('your_model.h5', custom_objects=custom_metrics) ``` 此外，如果你在模型中使用了自定义的损失函数或层，也需要以类似的方式进行注册。Keras 要求这些对象必须是 `tf.keras.layers.Layer` 或 `tf.keras.metrics.Metric` 的子类，并且实现 `get_config()` 方法，以便能够正确地序列化和反序列化[^4]。 ### 总结 - **问题原因**：Keras 无法反序列化未注册的自定义对象。 - **解决方案**：在加载模型时，通过 `custom_objects` 参数提供自定义指标、损失函数或层的定义。 - **最佳实践**：确保所有自定义对象都继承自 `tf.keras.metrics.Metric` 或 `tf.keras.layers.Layer`，并实现 `get_config()` 方法。 ---
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