Неочікуваний аргумент ключового слова "обірваний" у Керасі

Спроба запустити навчену модель кераса із наступним кодом python:

from keras.preprocessing.image import img_to_array
from keras.models import load_model

from imutils.video import VideoStream
from threading import Thread
import numpy as np
import imutils
import time
import cv2
import os

MODEL_PATH = "/home/pi/Documents/converted_keras/keras_model.h5"

print("[info] loading model..")
model = load_model(MODEL_PATH)


print("[info] starting vid stream..")
vs = VideoStream(usePiCamera=True).start()
time.sleep(2.0)

while True:
    frame = vs.Read()
    frame = imutils.resize(frame, width=400)

    image = cv2.resize(frame, (28, 28))
    image = image.astype("float") / 255.0
    image = img_to_array(image)
    image = np.expand_dims(image, axis=0)
    (fuel, redBall, whiteBall, none) = model.predict(image)[0]
    label = "none"
    proba = none

    if fuel > none and fuel > redBall and fuel > whiteBall:
        label = "Fuel"
        proba = fuel
    elif redBall > none and redBall > fuel and redBall > whiteBall:
        label = "Red Ball"
        proba = redBall
    elif whiteBall > none and whiteBall > redBall and whiteBall > fuel:
        label = "white ball"
        proba = whiteBall
    else:
        label = "none"
        proba = none

    label = "{}:{:.2f%}".format(label, proba * 100)
    frame = cv2.putText(frame, label, (10, 25),
                        cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 255, 0), 2)
    cv2.imshow("Frame", frame)
    key = cv2.waitKey(1) & 0xFF

    if key == ord("q"):
        break

print("[info] cleaning up..")
cv2.destroyAllWindows()
vs.stop()

Коли я запускаю його з python3, я отримую таку помилку: TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'ragged'

Що викликає помилку, і як її усунути?

Версії: Keras v2.3.1 tensorflow v1.13.1

Редагувати, щоб додати:

Traceback (most recent call last):
  File "/home/pi/Documents/converted_keras/keras-script.py", line 18, in <module>
    model = load_model(MODEL_PATH)
  File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/engine/saving.py", line 492, in load_wrapper
    return load_function(*args, **kwargs)
  File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/engine/saving.py", line 584, in load_model
    model = _deserialize_model(h5dict, custom_objects, compile)
  File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/engine/saving.py", line 274, in _deserialize_model
    model = model_from_config(model_config, custom_objects=custom_objects)
  File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/engine/saving.py", line 627, in model_from_config
    return deserialize(config, custom_objects=custom_objects)
  File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/layers/__init__.py", line 168, in deserialize
    printable_module_name='layer')
  File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/utils/generic_utils.py", line 147, in deserialize_keras_object
    list(custom_objects.items())))
  File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/engine/sequential.py", line 301, in from_config
    custom_objects=custom_objects)
  File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/layers/__init__.py", line 168, in deserialize
    printable_module_name='layer')
  File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/utils/generic_utils.py", line 147, in deserialize_keras_object
    list(custom_objects.items())))
  File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/engine/sequential.py", line 301, in from_config
    custom_objects=custom_objects)
  File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/layers/__init__.py", line 168, in deserialize
    printable_module_name='layer')
  File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/utils/generic_utils.py", line 147, in deserialize_keras_object
    list(custom_objects.items())))
  File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/engine/network.py", line 1056, in from_config
    process_layer(layer_data)
  File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/engine/network.py", line 1042, in process_layer
    custom_objects=custom_objects)
  File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/layers/__init__.py", line 168, in deserialize
    printable_module_name='layer')
  File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/utils/generic_utils.py", line 149, in deserialize_keras_object
    return cls.from_config(config['config'])
  File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/engine/base_layer.py", line 1179, in from_config
    return cls(**config)
  File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/legacy/interfaces.py", line 91, in wrapper
    return func(*args, **kwargs)
TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'ragged'

посилання на файл h5 (диск Google)

Тож я спробував посилання, над яким ви згадали машинну машину.
Як виявляється, модель, яку ви експортували, походить tensorflow.kerasз kerasAPI, а не безпосередньо . Ці два різні. Таким чином, під час завантаження це може використовуватися тензори tf.ragged, які можуть бути не сумісні з API keras.

Сульфування вашої проблеми:

Не імпортуйте кери безпосередньо, оскільки ваша модель збережена за допомогою api високого рівня керів Tensorflow. Змініть весь свій імпорт, щоб tensorflow.keras

змінити:

from keras.preprocessing.image import img_to_array
from keras.models import load_model

до цього:

from tensorflow.keras.preprocessing.image import img_to_array
from tensorflow.keras.models import load_model

Це вирішить вашу проблему.

РЕДАКТУВАННЯ:
Весь ваш імпорт - або з Kerasабо tensorflow.keras. Хоча однаковий API, деякі речі відрізняються, що створює такі проблеми. Також бажано використовувати tensorflowбекенд tf.keras, тому що Keras 2.3.0 - це останній головний реліз, який підтримуватиме додаткові програми, ніж tensorflow.

Цей випуск приносить API синхронізацію з API tf.keras від TensorFlow 2.0. Однак зауважте, що він не підтримує більшість функцій TensorFlow 2.0, зокрема прагнення до виконання. Якщо вам потрібні ці функції, використовуйте tf.keras . Це також останній головний випуск багатоквартирних Keras. Вперед ми рекомендуємо користувачам розглянути можливість переключення свого Keras-коду на tf.keras в TensorFlow 2.0.