如何加载使用tf.keras.models.save_model保存的已训练模型权重？

Question

我没有使用任何检查点来训练神经网络，最后使用tf.keras.models.save_model(model, dirpath)来保存整个模型，生成以下文件：

savedmodel.pb 
assets/
variables/variables.index
variables/variables.data-00000-of-00001

我尝试使用new_model = tf.keras.models.load_model(dirpath)加载模型，但因为我正在使用自定义模型（似乎我创建了一个继承自tf.keras.Model的类），所以出现了ValueError。因此，我尝试实例化一个新模型，然后只是加载权重，方法如下：

model = myModel(someArgs)
model.load_weights(dirpath/variables)

然而，我收到了以下错误信息：

OSError：无法打开文件（无法打开文件：名称='dirpath/variables'，errno=13，错误消息='权限被拒绝'，标志=0，o_flags=0）

那么我该如何将权重加载到模型中？文件已经存在，但我不知道如何将它们放回到我的模型中。

- Asier R.

Answer 1

理解了，我使用了错误的路径。我需要执行 model.load_weights(dirpath/variables/variables)。有两个名为variables的文件，有不同的扩展名（.data-00000-of-00001和.index），那就是你要调用的名称。

- Asier R.