Keras保存模型时报错“Not JSON Serializable”的解决方案

本文介绍了一个Keras与Tensorflow兼容性的小Bug及其解决方案。通过修改site-packages>keras>engine>saving.py文件中的特定代码段,可以解决因Keras backend为Tensorflow时产生的问题。
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  1. 这是Keras本身的一个小bug
  2. 如果使用时,Keras的backend是Tensorflow时,可以采用下述方案解决:
    在site-packages>keras>engine>saving.py文件中加上下述代码
    from tensorflow.python.framework.tensor_shape import Dimension
    if type(obj) == Dimension:
    return int(obj.value or 0)
    参考链接:
    https://github.com/keras-team/keras/issues/9342#issuecomment-396056333

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<think>嗯,用户遇到了TensorFlow Keras加载模型的错误,提示'str' object没有'decode'属性。我需要先理解这个错误的原因。根据引用[2]和[3],问题通常发生在使用较新版本的TensorFlow(比如2.4+)加载旧版本保存模型,或者模型保存使用了过的序列化方法。在Python3中,字符串默认是unicode,不需要解码,而旧代码可能调用了decode方法,导致错误。 接下来,我需要考虑解决方案。引用[5]提到可以修改saving.py文件,在.decode('utf-8')前加.encode('utf-8'),但这种方法需要用户直接修改库文件,可能不太安全,升级TensorFlow版本后可能再次出问题。更好的方法可能是升级TensorFlow到最新版本,或者使用兼容性参数。例如,在加载模型使用custom_objects参数,或者设置环境变量TF_ENABLE_SAVED_MODEL_LABELS=1。此外,检查保存模型的方式是否正确,使用model.save()而不是保存权重,如引用[4]提到的错误使用load_weights的问题。 另外,用户可能没有意识到版本兼容性的重要性。需要建议用户确认TensorFlowKeras的版本是否匹配,并尝试重新训练和保存模型,如果旧模型无法加载。如果用户的环境受限,无法升级,临修改h5py的编码方式也是一个可能的解决办法,比如使用h5py.File(filepath, 'r', encoding='utf-8'),但需要注意这种方法的稳定性。 最后,需要提醒用户检查模型保存的代码,避免使用过的API,并确保保存和加载的流程符合当前版本的规范。可能还需要用户提供更多的错误堆栈信息来进一步诊断问题,但根据现有引用,上述解决方案应该覆盖大部分情况。</think>针对TensorFlow/Keras加载模型出现的`AttributeError: 'str' object has no attribute 'decode'`错误,以下是逐步解决方案: ### 1. 错误原因分析 该错误通常由以下原因导致: - 使用较新版本的TensorFlow(如2.4+)加载旧版本保存模型[^2][^3] - 模型保存使用了过的序列化方法[^5] - Python3中字符串默认是unicode格式,旧代码调用`.decode()`引发错误 ### 2. 解决方案 #### 方法一:升级TensorFlow并重新保存模型 ```python # 先升级环境 pip install tensorflow --upgrade # 重新训练并保存模型 model.save('new_model.h5') # 使用HDF5格式保存完整模型 ``` #### 方法二:修改模型加载方式 ```python from tensorflow.keras.models import load_model # 添加custom_objects参数 model = load_model('old_model.h5', custom_objects={'<lambda>': lambda x: x}) ``` #### 方法三:临编码修复 在加载模型前添加环境变量: ```python import os os.environ['TF_ENABLE_SAVED_MODEL_LABELS'] = '1' # 强制使用新格式解析 model = load_model('model.h5') ``` ### 3. 特殊情况处理 若使用`.load_weights()`方法出错: ```python # 错误方式 model.load_weights('current_best.tf') # 返回字符串而非模型对象[^4] # 正确方式 model = create_model() # 先创建模型结构 model.load_weights('current_best.tf') ``` ### 4. 底层修复(不推荐) 如需手动修改库文件: 1. 定位到`tensorflow/python/keras/saving/saving_utils.py` 2. 找到`.decode('utf-8')`语句 3. 修改为`.encode('utf-8').decode('utf-8')` ### 5. 版本兼容建议 | TensorFlow版本 | 建议操作 | |----------------|----------| | <2.0 | 必须升级 | | 2.0-2.3 | 添加环境变量 | | ≥2.4 | 使用新保存格式 | 建议使用新格式保存模型: ```python model.save('model', save_format='tf') # TF SavedModel格式 ```
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