使用NasNet模型与keras做深度学习训练时报错

使用NasNet模型与keras做深度学习训练时采用以下代码

一、代码片：
inputs = Input((224, 224, 3))
base_model = NASNetMobile(include_top=False， input_shape=(224, 224, 3)) # , weights=None
x = base_model(inputs)

刚开始一直报这样的错误：

ValueError: padding must be zero for average_exc_pad Apply node that
caused the error: AveragePoolGrad{ignore_border=True,
mode=‘average_exc_pad’, ndim=2}(Elemwise{Composite{(i0 * (i1 +
Abs(i1)))}}.0, IncSubtensor{InplaceInc;::, ::, :int64:, :int64:}.0,
TensorConstant{(2,) of 2}, TensorConstant{(2,) of 2},
TensorConstant{(2,) of 1}) Toposort index: 137 Inputs types:
[TensorType(float32, 4D), TensorType(float32, 4D), TensorType(int32,
vector), TensorType(int32, vector), TensorType(int32, vector)] Inputs
shapes: [(32, 32, 64, 64), (32, 32, 33, 33), (2,), (2,), (2,)] Inputs
strides: [(524288, 16384, 256, 4), (139392, 4356, 132, 4), (4,), (4,),
(4,)] Inputs values: [‘not shown’, ‘not shown’, array([2, 2]),
array([2, 2]), array([1, 1])] Outputs clients:
[[InplaceDimShuffle{0,2,3,1}(AveragePoolGrad{ignore_border=True,
mode=‘average_exc_pad’, ndim=2}.0)]] Backtrace when the node is
created(use Theano flag traceback.limit=N to make it longer): File
“C:\Users\aiza\Anaconda3\envs\py2\lib\site-packages\theano\gradient.py”,
line 1272, in access_grad_cache
term = access_term_cache(node)[idx] File “C:\Users\aiza\Anaconda3\envs\py2\lib\site-packages\theano\gradient.py”,
line 967, in access_term_cache
output_grads = [access_grad_cache(var) for var in node.outputs] File
“C:\Users\aiza\Anaconda3\envs\py2\lib\site-packages\theano\gradient.py”,
line 967, in
output_grads = [access_grad_cache(var) for var in node.outputs] File
“C:\Users\aiza\Anaconda3\envs\py2\lib\site-packages\theano\gradient.py”,
line 1272, in access_grad_cache
term = access_term_cache(node)[idx] File “C:\Users\aiza\Anaconda3\envs\py2\lib\site-packages\theano\gradient.py”,
line 967, in access_term_cache
output_grads = [access_grad_cache(var) for var in node.outputs] File
“C:\Users\aiza\Anaconda3\envs\py2\lib\site-packages\theano\gradient.py”,
line 967, in
output_grads = [access_grad_cache(var) for var in node.outputs] File
“C:\Users\aiza\Anaconda3\envs\py2\lib\site-packages\theano\gradient.py”,
line 1272, in access_grad_cache
term = access_term_cache(node)[idx] File “C:\Users\aiza\Anaconda3\envs\py2\lib\site-packages\theano\gradient.py”,
line 1108, in access_term_cache
new_output_grads) HINT: Use the Theano flag ‘exception_verbosity=high’ for a debugprint and storage map footprint
of this apply node.

二、后面改为以下格式后：
base_model = NASNetMobile(include_top=False, weights=‘imagenet’）
x = base_model.output
之前出现的错误消失，但是又出现新的错误：

提示使用预训练权重训练时权重的层数与模型的层数不匹配。

三、解决方法有以下两种：
1、先不使用预训练权重，使用随机权重来初始化模型：
base_model = NASNetLarge(weights=None, include_top=False)

2、使用load_weights函数加载预训练权重：
base_model.load_weights(“你的权重路径”, by_name=True)

就可以使用预训练权重了

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