使用theano后端将Alexnet权重加载到keras模型中

Question

我正在使用Alexnet等预先训练过的模型，在这种情况下也是以相同的错误结束。

我从这里下载的alexnet_weights - >https://github.com/heuritech/convnets-keras

然后，我尝试这样

从keras.models导入load_model

base_model = load_model（ 'alexnet_weights.h5'）

我结束了

ValueError：在配置文件中找不到模型。

请帮我摆脱它。

Answer 1

AlexNet不是Keras中支持的默认模型。也许你可以用VGG16先试：

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，你可以移动到使用AlexNet，但你首先需要建立模型结构，并将其存储在你的情况“base_model”。你只有我相信的体重文件。然后你可以加载你的体重文件。