[TF2.0]xxxx.h5模型導入幾個報錯及解決辦法

1.ValueError: Unknown XXX: YYY

解決辦法是在tf.keras.models.load_model()括號裏面加上
　　　　　　　　　custom_objects = {“YYY”:XXX對應的函數或者對象}

例如教程裏是把網絡模型定義成一個class，class名字爲MyModel(它是繼承了Sequential)，這個解決辦法是在模型導入的時候加上 custom_objects = {“MyModel”:Sequential},例如以下代碼：

new_model=tf.keras.models.load_model("chapter10/models/model.h5",
                                      custom_objects = {"MyModel":Sequential})

有時候還會再報其他的錯，長這樣的這種類型的錯誤缺什麼加什麼一般就管用。
例如報錯　ValueError: Unknown activation function:leaky_relu　就加上

new_model=tf.keras.models.load_model("chapter10/models/model.h5",
                                      custom_objects = {"MyModel":Sequential，
                                                        "leaky_relu":tf.nn.leaky_relu})

2.ValueError: Error when checking input:

如果訓練模型的時候，第一層沒有表明輸入張量的維度，導入模型時可能會報錯：

ValueError: You are trying to load a weight file containing 6 layers into a model with 0 layers.

如果把上述維度添加上再訓練，寫成 input_shape=(None,784)，導入模型時可能會報錯：

ValueError: Error when checking input: expected dense_input to have 3 dimensions, but got array with shape (5139, 784)

一種避免出錯的做法是訓練模型時，用input_dim=784來表明輸入數據的維度，例如：

Dense(100,kernel_initializer=he,activation=elu,input_dim=784)