AttributeError: 'Functional' object has no attribute 'predict_segmentation' 导入 TensorFlow 模型 Keras 时答案

【问题标题】：AttributeError: 'Functional' object has no attribute 'predict_segmentation' When importing TensorFlow model KerasAttributeError: 'Functional' object has no attribute 'predict_segmentation' 导入 TensorFlow 模型 Keras 时
【发布时间】：2021-12-06 21:25:38
【问题描述】：

我已经成功训练了一个 Keras 模型，例如：

import tensorflow as tf
from keras_segmentation.models.unet import vgg_unet

# initaite the model
model = vgg_unet(n_classes=50, input_height=512, input_width=608)

# Train
model.train(
    train_images=train_images,
    train_annotations=train_annotations,
    checkpoints_path="/tmp/vgg_unet_1", epochs=5
)

并将其保存为 hdf5 格式：

tf.keras.models.save_model(model,'my_model.hdf5')

然后我加载我的模型

model=tf.keras.models.load_model('my_model.hdf5')

最后我想对一张新图像进行分割预测

out = model.predict_segmentation(
    inp=image_to_test,
    out_fname="/tmp/out.png"
)

我收到以下错误：

AttributeError: 'Functional' object has no attribute 'predict_segmentation'

我做错了什么？是在保存模型时还是在加载模型时？

谢谢！

【问题讨论】：

从哪里得知这个 predict_segmentation 方法确实存在？
嗯，在我保存模型之前它确实存在，因为我可以使用相同的代码进行良好的分割预测。
当然，但这不是 Keras 模型的标准方法。

标签： python tensorflow keras deep-learning

【解决方案1】：

predict_segmentation 不是普通 Keras 模型中可用的函数。好像是在keras_segmentation库中创建模型后添加的，这可能是Keras无法再次加载它的原因。

我认为您有两种选择。

您可以使用我链接的代码中的行手动将函数添加回模型。

model.predict_segmentation = MethodType(keras_segmentation.predict.predict, model)

您可以在重新加载模型时使用相同的参数创建一个新的vgg_unet，然后按照Keras documentation 中的建议将权重从您的hdf5 文件传输到该模型。

model = vgg_unet(n_classes=50, input_height=512, input_width=608)
model.load_weights('my_model.hdf5')

【讨论】：