Kerasでシーケンシャルモデルをロードしようとすると「KeyError：0」

Google Colabを使用してケラスでシーケンシャルモデルをトレーニングし、Google Doodleデータセットで作業しました。ここで簡単な画像分類を行っています。

次の関数は、モデルのアーキテクチャを定義します。

def create_model(input_shape):
   model = keras.Sequential()  
   model.add(layers.Conv2D(16, (3, 3), padding = 'same', input_shape = input_shape, activation = 'relu'))
   model.add(layers.BatchNormalization(axis = 3)) 
   model.add(layers.MaxPooling2D(pool_size = (2, 2)))

   model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), padding = 'same', activation = 'relu'))
   model.add(layers.BatchNormalization(axis = 3))
   model.add(layers.MaxPooling2D(pool_size = (2, 2)))

   model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), padding = 'same', activation = 'relu'))
   model.add(layers.BatchNormalization(axis = 3))
   model.add(layers.MaxPooling2D(pool_size = (2,2)))

   model.add(layers.Flatten())
   model.add(layers.Dense(128, activation = 'relu'))
   model.add(layers.Dense(28, activation = 'softmax')) 

   return model

次のコードは、それを作成、コンパイル、適合します。

doodle_model = create_model((image_size, image_size, 1)) #image_size = 28
doodle_model.compile (optimizer = "Adam", loss = "categorical_crossentropy", metrics = ["accuracy"])
doodle_model.fit (x = X_train, y = Y_train, epochs = 4, batch_size = 256)

このモデルで良い結果が得られたので、保存して後でWebアプリに展開することにしました。利用した：

doodle_model.save("my_model.h5")

モデルを保存する

ただし、次のようにしてモデルを再度ロードしようとすると：

from keras.models import load_model
model = load_model ("my_model.h5")

正しく保存されていることを確認するために、次のエラーが発生します...

KeyError                                  Traceback (most recent call last)
<ipython-input-61-6cde554a8add> in <module>()
      1 from keras.models import load_model
      2 
----> 3 model = load_model ("my_model.h5")

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/models.py in load_model(filepath, custom_objects, compile)
    268             raise ValueError('No model found in config file.')
    269         model_config = json.loads(model_config.decode('utf-8'))
--> 270         model = model_from_config(model_config, custom_objects=custom_objects)
    271 
    272         # set weights

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/models.py in model_from_config(config, custom_objects)
    345                         'Maybe you meant to use '
    346                         '`Sequential.from_config(config)`?')
--> 347     return layer_module.deserialize(config, custom_objects=custom_objects)
    348 
    349 

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/layers/__init__.py in deserialize(config, custom_objects)
     53                                     module_objects=globs,
     54                                     custom_objects=custom_objects,
---> 55                                     printable_module_name='layer')

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/utils/generic_utils.py in deserialize_keras_object(identifier, module_objects, custom_objects, printable_module_name)
    142                 return cls.from_config(config['config'],
    143                                        custom_objects=dict(list(_GLOBAL_CUSTOM_OBJECTS.items()) +
--> 144                                                            list(custom_objects.items())))
    145             with CustomObjectScope(custom_objects):
    146                 return cls.from_config(config['config'])

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/models.py in from_config(cls, config, custom_objects)
   1404     @classmethod
   1405     def from_config(cls, config, custom_objects=None):
-> 1406         if 'class_name' not in config[0] or config[0]['class_name'] == 'Merge':
   1407             return cls.legacy_from_config(config)
   1408 

KeyError: 0

私の知る限りでは、KeyErrorはpython辞書に関連していますが、ここでKeyErrorが発生する理由がわかりません。このエラーが発生する理由と解決方法に関するヘルプはありませんいただければ幸いです。

行の後のすべてのコード

----> 3 model = load_model ("my_model.h5")

このエラーメッセージの一部はKerasの内部コードであり、私が作成したものではありません。

pythontensorflowkerasdeep-learninggoogle-colaboratory

2018/10/20Sudeepam Pandey

どのKerasバージョンを使用していますか？ 2.1.6の場合、Keras 2.2.4以降を試してください。問題は解消されます。それは私に起こりました。

2019/04/21agcala