TypeError: 'Not JSON Serializable' while doing tf.keras.Model.save and using keras variable in loss_weights in tf.keras.Model.compile答案

【问题标题】：TypeError: 'Not JSON Serializable' while doing tf.keras.Model.save and using keras variable in loss_weights in tf.keras.Model.compileTypeError: 'Not JSON Serializable' while doing tf.keras.Model.save and using keras variable in loss_weights in tf.keras.Model.compile
【发布时间】：2019-10-04 18:49:26
【问题描述】：

系统信息

操作系统平台和发行版：Ubuntu 16.04 LTS

TensorFlow 安装自（源代码或二进制文件）：二进制文件

TensorFlow 版本（使用下面的命令）：1.12.0

Python 版本：3.5.2

CUDA/cuDNN 版本：9.0 版，V9.0.176

GPU 型号和内存：Tesla K80，12 GB

描述当前行为

当我尝试使用 model.save() 保存模型时，其中模型是 tf.keras.Model 实例，它会抛出 TypeError: ('Not JSON Serializable:', <tf.Variable 'Variable:0' shape=() dtype=float32>) 。

我在model.compile 的loss_weights 中使用tf.keras.backend.variable()。

优化器：tf.keras.optimizers.Adam

有趣的是，当我尝试仅使用 model.save_weights 保存模型权重时，模型是 tf.keras.Model 实例，它工作正常，没有错误。

重现问题的代码

alpha = tf.keras.backend.variable(0.25)

使用 tf.keras 编写任何模型

model= get_model() 

model.compile(optimizer=optimizer,loss={"softmax1":generalized_dice_loss,"softmax2":generalized_dice_loss}, loss_weights=[1.0,alpha])

使用model.fit()进行训练-

model.save()

其他信息/日志

Traceback (most recent call last):  

File "main_latest.py", line 45, in 

max_queue_size=10)  

File "/home/tejal/.local/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/keras/engine/training.py", line 2177, in fit_generator

initial_epoch=initial_epoch)    

File "/home/tejal/.local/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/keras/engine/training_generator.py", line 216, in fit_generator  

callbacks.on_epoch_end(epoch, epoch_logs)  

File "/home/tejal/.local/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/keras/callbacks.py", line 214, in on_epoch_end

callback.on_epoch_end(epoch, logs)    

File "/home/tejal/.local/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/keras/callbacks.py", line 601, in on_epoch_end

self.model.save(filepath, overwrite=True)  

File "/home/tejal/.local/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/keras/engine/network.py", line 1363, in save

save_model(self, filepath, overwrite, include_optimizer)  

File "/home/tejal/.local/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/keras/engine/saving.py", line 134, in save_model

default=serialization.get_json_type).encode('utf8')  

File "/usr/lib/python3.5/json/init.py", line 237, in dumps

**kw).encode(obj)  

File "/usr/lib/python3.5/json/encoder.py", line 198, in encode

chunks = self.iterencode(o, _one_shot=True)  

File "/usr/lib/python3.5/json/encoder.py", line 256, in iterencode

return _iterencode(o, 0)  

File "/home/tejal/.local/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/util/serialization.py", line 64, in get_json_type  

raise TypeError('Not JSON Serializable:', obj)  

TypeError: ('Not JSON Serializable:', <tf.Variable 'Variable:0' shape=() dtype=float32>)

错误截图：

【问题讨论】：

我在演员阵容中遇到了同样的问题。

标签： python-3.x tensorflow keras deep-learning tf.keras

【解决方案1】：

model.save 正在尝试保存不可 JSON 序列化的 tf.Variable。

model.fit 保存所有内容，而不仅仅是模型权重。当我的优化器有一个无法序列化的 tf.Tensor 时，我已经看到了这个问题。

在这种情况下，一切都表明alpha 是您的问题。 model.compile 的文档还指出 loss_weights 应该是 Python 浮点数。

所以使用alpha.numpy() 应该可以解决您的问题：

model.compile(optimizer=optimizer,loss={"softmax1":generalized_dice_loss,"softmax2":generalized_dice_loss}, loss_weights=[1.0,alpha.numpy()])

【讨论】：