UserWarning：在保存文件中找不到训练配置：*未*编译模型。手动编译

Question

经过培训之后，我想通过加载创建的model.h5并执行评估程序来检查准确性。但是，我收到以下警告：

/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/keras/engine/saving.py:269：UserWarning：在保存文件中未找到训练配置：未编译模型。手动编译。warnings.warn（'在保存文件中找不到训练配置：

这个dist-packages/keras/engine/saving.py档案

所以加载创建模型的问题->这行代码

train_model = load_model('model.h5')

问题表明该模型尚未编译，但是我做到了。

optimizer = Adam(lr=lr, clipnorm=0.001)
train_model.compile(loss=dummy_loss, optimizer=optimizer)

我不明白我在做什么错。。。请帮我！SOS ：-（

Answer 1

介绍

我想补充一下olejorgenb的答案-对于特定的情况，您不想训练模型，只需使用它（例如在生产中）。

“编译”是指“准备培训”，主要包括设置优化程序。它也可能以前已经保存过，然后您可以在加载保存的模型后继续“相同”训练。

解决方法

但是，情况如何-我只想运行模型？好吧，使用compile=False参数来load_model这样：

trained_model = load_model('model.h5', compile=False)

如果不先.fit()使用trained_model.compile(...)，就无法使用该模型，但最重要的是-警告将消失。

杂项说明

顺便说一句，在我的Keras版本中，该参数include_optimizer的默认值为True。这也适用于trainig回调，例如Checkpoint。这意味着，在加载Keras保存的模型时，通常可以指望所包含的优化器（情况除外：请参见Hull Gasper的回答）。

但是，当您有一个未经Keras训练的模型时（例如，转换由Darknet训练的模型时），该模型将被保存为未编译状态。这会产生警告，您可以按照上述方法消除警告。

Answer 2

保存模型时是否收到此警告？

WARNING:tensorflow:TensorFlow optimizers do not make it possible to access 
optimizer attributes or optimizer state after instantiation. As a result, we 
cannot save the optimizer as part of the model save file.You will have to 
compile your model again after loading it. Prefer using a Keras optimizer 
instead (see keras.io/optimizers).

似乎 keras 无法保留张量流优化器：/