我使用的是预训练模型，例如 Alexnet，在这种情况下，也会出现同样的错误。
我从这里下载了 alexnet_weights-->https://github.com/heuritech/convnets-keras
然后我就这样尝试了
从 keras.models 导入负载模型
base_model=load_model('alexnet_weights.h5')
我最终得到了
ValueError: 在配置文件中找不到模型。
请帮我摆脱它。
【问题讨论】：
标签： python-2.7 keras theano pre-trained-model
AlexNet 不是 Keras 中受支持的默认模型。也许你可以先试试 VGG16：
from keras.applications.vgg16 import VGG16
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.vgg16 import preprocess_input
import numpy as np
model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False)
img_path = 'elephant.jpg'
img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))
x = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0)
x = preprocess_input(x)
features = model.predict(x)
然后您可以转而使用 AlexNet，但您需要先构建模型结构并将其存储为“base_model”。我相信你只有体重档案。然后你就可以加载你拥有的权重文件了。
【讨论】：