将 git repo 文件加载到 Tensor flow.load_model() 时出现问题答案

【问题标题】：Problem while loading git repo file into Tensor flow.load_model()将 git repo 文件加载到 Tensor flow.load_model() 时出现问题
【发布时间】：2021-08-18 11:18:22
【问题描述】：

我正在尝试将预训练的保存模型从 git 存储库获取到 python 中，并将它们作为保存的模型加载到 tf.load_model() 中以进行未来预测。尽管我成功连接并能够提取 repo 内容，但我的疑问是如何将内容文件加载到 tf 而不是使用路径加载？如果这不可能，在连接到我的 GitHub 帐户中存在的存储库后，我将如何获取存储库文件的路径？

我尝试将文件加载为路径，当然它无法读取它。寻找更好的方法

from credentials import *
from github import Github
import requests
g = Github("token for access")
repos = g.get_user().get_repos()
for repo in repos:
    print(repo)
    content = repo.get_contents(path)
    model = tf.keras.models.load_model(content[0],
                                   custom_objects=None,
                                   compile=True)

错误：

TypeError: expected str, bytes or os.PathLike object, not ContentFile

【问题讨论】：

标签： python tensorflow github

【解决方案1】：

我认为您无法从 url 读取它。我猜你可以使用content[0].content 读取原始字节，但这也无济于事，因为load_model 需要一个文件路径：

if (h5py is not None and
    (isinstance(filepath, h5py.File) or h5py.is_hdf5(filepath))):
    return hdf5_format.load_model_from_hdf5(filepath, custom_objects, compile)

如果您查看h5py docs，您只能从文件路径创建h5py.File 对象。

我建议先将文件写入磁盘，然后再加载。也许是这样的？（未经测试）

from pathlib import Path

tmp = Path("/tmp/model.h5")
tmp.write_bytes(content[0].content)
model = tf.keras.models.load_model(tmp, custom_objects=None, compile=True)

【讨论】：