1、在匯入_obtain_input_shape時，
出現錯誤如下：
importerror: cannot import name '_obtain_input_shape'2.在呼叫_obtain_input_shape時，
# determine proper input shape.
input_shape = _obtain_input_shape(input_shape,
default_size=224,
min_size=32,
data_format=k.image_data_format(),
include_top=include_top or weights)
typeerror: _obtain_input_shape() got an unexpected keyword argument 'include_top將匯入語句修改如下
# determine proper input shape.
input_shape = _obtain_input_shape(input_shape,
default_size=224,
min_size=32,
data_format=k.image_data_format(),
require_flatten=include_top or weights)
3.使用本地的json檔案
import json
with open(『read_json.json』, 'r') as f:
temp = json.loads(f.read())
print(temp)
print(temp['rule'])
print(temp['rule']['namespace'])
keras的模型是用hdf5儲存的，如果想要檢視模型，keras提供了get_weights的函式可以檢視：
for layer in model.layers:
weights = layer.get_weights() # list of numpy array
import h5py
def print_keras_wegiths(weight_file_path):
f = h5py.file(weight_file_path) # 讀取weights h5檔案返回file類
try:
if len(f.attrs.items()):
print("{} contains: ".format(weight_file_path))
print("root attributes:")
for key, value in f.attrs.items():
print(" {}: {}".format(key, value)) # 輸出儲存在file類中的attrs資訊，一般是各層的名稱
for layer, g in f.items(): # 讀取各層的名稱以及包含層資訊的group類
print(" {}".format(layer))
print(" attributes:")
for key, value in g.attrs.items(): # 輸出儲存在group類中的attrs資訊，一般是各層的weights和bias及他們的名稱
print(" {}: {}".format(key, value))
print(" dataset:")
for name, d in g.items(): # 讀取各層儲存具體資訊的dataset類
print(" {}: {}".format(name, d.value.shape)) # 輸出儲存在dataset中的層名稱和權重，也可以列印dataset的attrs，但是keras中是空的
print(" {}: {}".format(name, d.value))
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