Tensorflow 负载模型作为输入层，整个模型没有任何细节

如果有人能帮我解决问题，我将不胜感激。我训练并保存了一个模型。然后，我想再次加载它并使其无法训练。但是，当我加载它时，它只显示一个输入层加上作为子集的模型。以下是我的总结：

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Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
input_1 (InputLayer)         [(None, 9)]               0         
_________________________________________________________________
FORWARD (Model)              (None, 65, 6)             459486    
=================================================================
Total params: 459,486
Trainable params: 459,486
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

这是我加载时的代码部分：

if trained_model_path is not None:
    model = tf.keras.models.load_model(trained_model_path,
                                       custom_objects={'BilinearUpsampling1D':BilinearUpsampling1D})
    model.trainable = False

首先，我想知道为什么我没有使用简单的model\u save命令保存的加载模型的详细摘要

其次，当我将变量设置为不可训练时，它将在摘要中显示，我有两倍数量的参数，其中一半是可训练的，另一半不是如下所示：

_________________________________________________________________
Model: "model"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
input_1 (InputLayer)         [(None, 9)]               0         
_________________________________________________________________
FORWARD (Model)              (None, 65, 6)             459486    
=================================================================
Total params: 918,972
Trainable params: 459,486
Non-trainable params: 459,486
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我相信这是因为我的加载模型是原始模型的一个子模型。但是，我不知道。如果有人能在这方面帮助我，请告诉我

非常感谢你。 问候,

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另外，我正在使用tensorflow 2。

不确定这是否是令人信服的解决方法，但如果我们在

model.trainable=False

之后使用

model.compile（）

，它将显示正确的参数总数

请在下面查找工作代码：

!pip install tensorflow==2.1

import tensorflow as tf

from zipfile import ZipFile
zip_file = ZipFile('Resume_Classification_Model.zip', 'r')
zip_file.extractall('Resume_Classification_Model')

New_Model = tf.keras.models.load_model("Resume_Classification_Model/Resume_Classification_Model/1")

New_Model.summary()

New_Model = tf.keras.models.load_model("Resume_Classification_Model/Resume_Classification_Model/1")

New_Model.trainable= False

New_Model.compile()

# Now, observe the Total Number of Parameters
New_Model.summary()

---

要保持更新，您可以参考此信息。

不确定这是否是令人信服的解决方法，但如果我们使用

model.compile（）

在

model.trainable=False

之后，它将显示正确的参数总数

请在下面查找工作代码：

!pip install tensorflow==2.1

import tensorflow as tf

from zipfile import ZipFile
zip_file = ZipFile('Resume_Classification_Model.zip', 'r')
zip_file.extractall('Resume_Classification_Model')

New_Model = tf.keras.models.load_model("Resume_Classification_Model/Resume_Classification_Model/1")

New_Model.summary()

New_Model = tf.keras.models.load_model("Resume_Classification_Model/Resume_Classification_Model/1")

New_Model.trainable= False

New_Model.compile()

# Now, observe the Total Number of Parameters
New_Model.summary()

---

要了解最新信息，您可以参考此信息。

我刚刚解决了有关型号的问题。现在，当我说model.summary（）时，它详细地显示了所有内容。但是，当我想停用训练时，我会得到以下信息：Total params:918972可训练参数：459486不可训练参数：459486而不是：Total params:459486可训练参数：0不可训练参数：459486这听起来像个Bug。我已经在Github中提交了一个问题。我刚刚修复了关于我的模型的问题。现在，当我说model.summary（）时，它详细地显示了所有内容。但是，当我想停用训练时，我会得到以下信息：Total params:918972可训练参数：459486不可训练参数：459486而不是：Total params:459486可训练参数：0不可训练参数：459486这听起来像个Bug。我已经在Github中提交了一个问题。