Python 将保存的keras模型从gs加载到pydatalab

我的keras模型与model.save（model\u name）一起保存在google存储中

我无法在pydatalab上加载该模型。当我在本地机器上保存模型时，我可以用load_model（filepath）打开它。 此外，我还根据

我尝试了以下方法：

错误：类型错误：应为str、bytes或os.PathLike对象，而不是GFile

错误：IOError:无法打开文件（无法打开文件：名称='gs://mybucket/model.h5'，错误号=2，错误消息='没有这样的文件或目录'，标志=0，o_标志=0）

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错误：TypeError：应该是str、bytes或os.PathLike对象，而不是FileIO

我认为Keras不支持TensorFlow文件系统，而TensorFlow文件系统又知道如何从GCS读取

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您可以尝试从GCS下载到本地路径，然后从该路径读取以加载模型。

从gs存储加载文件

from tensorflow.python.lib.io import file_io
model_file = file_io.FileIO('gs://mybucket/model.h5', mode='rb')

在本地保存模型的临时副本

temp_model_location = './temp_model.h5'
temp_model_file = open(temp_model_location, 'wb')
temp_model_file.write(model_file.read())
temp_model_file.close()
model_file.close()

本地保存的负载模型

model = load_model(temp_model_location)

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以下功能用于在gcloud机器学习平台（多亏Tíarnán McGrath）上重新培训已经培训过的keras模型（使用新数据）

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由于某种原因，

load\u model

from

keras.models

不再适用于我，因此每次我都必须构建模型

OS-level命令也可以在有人使用Colab的情况下使用

要使用google drive，请使用

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive', force_remount=True)

安装地面军事系统的代码

from google.colab import auth
auth.authenticate_user()
project_id = 'thirumalai_bucket'  #your bucket here
!gcloud config set project {project_id}
!gsutil ls

!！gsutil-mcp

就你而言：

!gsutil -m cp gs://mybucket/model.h5  /content/drive/My\ Drive/models/ 

现在，文件model.h5在drive/content/drive/My drive/models中提供/ 使用以下命令移动到模型目录：

!cd /content/drive/My\ Drive/models/

load_model('model.h5')

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希望这有帮助

谢谢你的回答。这就是我目前正在做的。我的工作流程是在datalab中测试代码，在GoogleML引擎中训练模型。这将减慢我在本地下载模型和测试数据的过程。我在寻找更好的方法！对不起，我所说的“本地”是指相对于您加载模型的位置。不建议下载到您的物理本地台式机/笔记本电脑。因此，您可以将二进制文件下载（可能使用gsutil）到“本地”磁盘上的路径，然后在调用load_模型时使用普通文件路径，而不是将gs://路径传递给load_模型。希望能有帮助。我会试试的！谢谢这实际上是一个比将文件下载到本地路径更好的解决方案！

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive', force_remount=True)

from google.colab import auth
auth.authenticate_user()
project_id = 'thirumalai_bucket'  #your bucket here
!gcloud config set project {project_id}
!gsutil ls

!gsutil -m cp gs://mybucket/model.h5  /content/drive/My\ Drive/models/ 

!cd /content/drive/My\ Drive/models/

load_model('model.h5')