使用 Keras 和 TF2.0 的 Eager vs 图形模式答案

【问题标题】：Eager vs graph mode with Keras and TF2.0使用 Keras 和 TF2.0 的 Eager vs 图形模式
【发布时间】：2020-10-07 09:06:28
【问题描述】：

我正在以图形模式编译一个之前训练过的模型：

inference_model = model_from_json(json.dumps(inference_model_dict))
inference_model.set_weights(original_model.get_weights())
inference_model.compile('adam', 'binary_crossentropy', run_eagerly=False)

使用它进行预测时：

predictions = inference_model.predict(gen)

得到以下错误：

ValueError：当Model 实例是在启用渴望模式的情况下构建时，不支持在图形模式下调用Model.predict。请在图形模式下构建您的Model 实例，或在启用渴望模式的情况下调用Model.predict。

我试图禁用 TF2.0 默认设置

tf.compat.v1.disable_eager_execution()

这也无济于事。

通读 Keras 文档，找不到如何遵循此建议：“call Model.predict with eager mode enabled”

最初，这个模型是在 Eager 模式下训练的。这有关系吗？这不能以某种方式覆盖吗？

【问题讨论】：

标签： keras tensorflow2.x

【解决方案1】：

通过重新排列会话相关代码解决了问题。

【讨论】：

我也有同样的问题。 “重新安排与会话相关的代码”是什么意思？您是否在 TF 2 中的 Graph 和 Session 中运行代码？

【解决方案2】：

我相信我对会话的定义方式（继承自 TF1.15 代码）存在一些问题。简化后，问题就消失了。

【讨论】：

【解决方案3】：

我已经使用tf.compat.v1.disable_eager_execution() 解决了我的问题

【讨论】：