Python 打开使用Tensorflow后端的Keras模型时发生NameError

我想在我的第一个Keras层中调整输入图像的大小，所以我遵循了这个问题。这个解决方案工作得很好，直到我保存了我的模型，然后尝试在另一个文件中使用它，它抛出了一个错误

NameError: name 'ktf' is not defined

我试着加上：

from keras.backend import tf as ktf

打开模型但仍无法在模型中识别的文件。我需要做什么才能让打开保存模型的程序识别tensorflow后端中使用的函数

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更多细节

train.py：

from keras.backend import tf as ktf

#Other stuff...

model = Sequential()
model.add(Lambda(lambda x: ktf.image.resize_images(x, (80, 160)), input_shape=(160, 320, 3))) #This line referenced in error

#Rest of model and training...

model.save('model.h5')

from keras import backend as K

#Other stuff...

model = Sequential()
model.add(Lambda(lambda x: K.tf.image.resize_images(x, (80, 160)), \
                 input_shape=(160, 320, 3))) #Resize 80x160x3

#Rest of model and training...

model.save('model.h5')

eval.py：

from keras.backend import tf as ktf

#Other stuff...

model = load_model('model.h5') #Error is here

from keras import backend as K

#Other stuff...

model = load_model('model.h5') #Error is here

错误消息：

Using TensorFlow backend.
Traceback (most recent call last):
  File "C:\program\eval.py", line 1
38, in <module>
    model = load_model('model.h5')
  File "C:\Program Files\Anaconda3\lib\site-packages\keras\models.py", line 246,
 in load_model
    model = model_from_config(model_config, custom_objects=custom_objects)
  File "C:\Program Files\Anaconda3\lib\site-packages\keras\models.py", line 314,
 in model_from_config
    return layer_module.deserialize(config, custom_objects=custom_objects)
  File "C:\Program Files\Anaconda3\lib\site-packages\keras\layers\__init__.py",
line 54, in deserialize
    printable_module_name='layer')
  File "C:\Program Files\Anaconda3\lib\site-packages\keras\utils\generic_utils.p
y", line 140, in deserialize_keras_object
    list(custom_objects.items())))
  File "C:\Program Files\Anaconda3\lib\site-packages\keras\models.py", line 1217
, in from_config
    model.add(layer)
  File "C:\Program Files\Anaconda3\lib\site-packages\keras\models.py", line 443,
 in add
    layer(x)
  File "C:\Program Files\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\topology.py",
line 596, in __call__
    output = self.call(inputs, **kwargs)
  File "C:\Program Files\Anaconda3\lib\site-packages\keras\layers\core.py", line
 652, in call
    return self.function(inputs, **arguments)
  File "train.py", line 189, in <lambda>
    model.add(Lambda(lambda x: ktf.image.resize_images(x, (80, 160)), input_shape=(160, 320, 3)))
NameError: name 'ktf' is not defined

使用TensorFlow后端。
回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“C:\program\eval.py”，第1行
38，在
模型=负荷\模型（'model.h5'））
文件“C:\Program Files\Anaconda3\lib\site packages\keras\models.py”，第246行，
in-load_模型
模型=来自配置的模型（模型配置，自定义对象=自定义对象）
文件“C:\Program Files\Anaconda3\lib\site packages\keras\models.py”，第314行，
在模型_中，从_配置
返回层\模块。反序列化（配置，自定义\对象=自定义\对象）
文件“C:\Program Files\Anaconda3\lib\site packages\keras\layers\\uuuu init\uuuu.py”，
第54行，反序列化
可打印\u模块\u name='layer'）
文件“C:\Program Files\Anaconda3\lib\site packages\keras\utils\generic\u utils.p
y“，第140行，反序列化\u keras\u对象
列表（自定义对象.项（））
文件“C:\Program Files\Anaconda3\lib\site packages\keras\models.py”，第1217行
，在from_config中
模型。添加（图层）
文件“C:\Program Files\Anaconda3\lib\site packages\keras\models.py”，第443行，
加上
层（x）
文件“C:\Program Files\Anaconda3\lib\site packages\keras\engine\topology.py”，
第596行，正在通话__
输出=自调用（输入，**kwargs）
文件“C:\Program Files\Anaconda3\lib\site packages\keras\layers\core.py”，第行
652，待命
返回self.function（输入，**参数）
文件“train.py”，第189行，在
添加（Lambda（Lambda x:ktf.image.resize_-images（x，（80160）），输入_-shape=（160320,3）））
NameError:未定义名称“ktf”

解决方案是所述的解决方法，即将后端作为“k”导入：

train.py：

from keras.backend import tf as ktf

#Other stuff...

model = Sequential()
model.add(Lambda(lambda x: ktf.image.resize_images(x, (80, 160)), input_shape=(160, 320, 3))) #This line referenced in error

#Rest of model and training...

model.save('model.h5')

from keras import backend as K

#Other stuff...

model = Sequential()
model.add(Lambda(lambda x: K.tf.image.resize_images(x, (80, 160)), \
                 input_shape=(160, 320, 3))) #Resize 80x160x3

#Rest of model and training...

model.save('model.h5')

eval.py：

from keras.backend import tf as ktf

#Other stuff...

model = load_model('model.h5') #Error is here

from keras import backend as K

#Other stuff...

model = load_model('model.h5') #Error is here

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我知道我晚了三年半，但如果您已经保存了模型，并且无法更改生成代码，则可以将缺少的对象传递到

load\u model

，如下所示：

from tf.keras import backend
from tf.keras.models import load_model
model = load_model("yourmodel.h5", custom_objects={"backend": backend})

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您是否在单独的环境（VirtualEnv/Anaconda）中安装tensorflow？如果没有，是否确定已安装tensorflow？（运行

pip安装tensorflow

）是的，安装了tf，我可以在同一台机器上进行培训。此外，错误不在tf后端的导入处，而是在模型的加载处。问题是eval.py无法识别“ktf”别名。事实上，这似乎是一个已知的问题，在相关SO问题的评论中以及类似的评论中都有描述。看起来将后端导入为“K”可以解决我的问题，但是，无论如何，我都需要保留模型。