Keras ConvLSTM2D：保存模型时出现ValueError

Posted 2023-03-16

【中文标题】Keras ConvLSTM2D：保存模型时出现ValueError

【英文标题】：Keras ConvLSTM2D: ValueError when saving model

【发布时间】：2020-08-05 08:17:48

【问题描述】：

我正在尝试为时间序列预测创建几个 LSTM 模型（例如 Vanilla、Stacked、Bidirectional）。创建模型后，我想使用tf.keras.models.save_model保存它

这适用于我上面描述的 LSTM 架构，但是在尝试保存 ConvLSTM model 时出现以下错误：ValueError: Object dictionary contains a non-trackable object: (None, None) (for关键州）

我在 Colab 笔记本上使用 Keras 和后端 TensorFlow (2.X)。我创建了一个notebook 可以重现问题。

任何帮助将不胜感激！

编辑：模型应保存为 Tensorflow SavedModel 格式 (save_format='tf')

【参考方案1】：

更新：我可以确认此问题已在 Tensorflow 2.3.0 https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/40081 中得到修复

【参考方案2】：

有两种方法可以保存模型。

model.save('model.h5')

您的方法，但您缺少模型名称和扩展名。

使用 cd 进入 gdrive 目录。

% cd /content/gdrive

使用文件名和扩展名保存。

# save model to drive
tf.keras.models.save_model(
    model = model,
    filepath = 'model2.h5',
    overwrite=True,
    include_optimizer=True,
    save_format=None,
    signatures=None
)

【讨论】：

感谢您的回复。在我的情况下，我需要将模型保存为 Tensorflow SavedModel 格式（save_format='tf'）。当我尝试使用您的建议执行此操作时，我仍然收到相同的错误 ValueError: Object dictionary contains a non-trackable object: (None, None) (for key states)

您的模型无法使用 Tensorflow SavedModel 序列化，您必须使用 .h5 或者可能必须在 tensorflow 中使用适合 SavedModel 的新实现。