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【問題と解決方法例 – Issue & Example Solution】ValueError: No model found in config file
FlaskのWebアプリを動かすためにKerasで作成したモデルを読み込んだ際に遭遇したエラーです。
This is the error I encountered when I loaded a model created with “Keras” to run a Flask Web app.
最終確認日 – Date of last confirmation
2021.2.2
開発環境 – Development Environment
・Visual Studio Code1 1.52.1
・macOS Big Sur 11.2
・Command Line Tools：Xcode 12.4（12D4e）
・ターミナル – Terminal：zsh
・Homebrewでインストールしたpyenvを利用 – Use pyenv installed by Homebrew
・pyenv 1.2.21
・Python 3.6.9
・Flask 1.1.2
・tensorflow 2.4.1
・Keras 2.4.3
問題 – Issue
：Flask 機械学習Webアプリは起動するが、予測結果が表示されない。
The Flask machine learning web app starts, but the prediction results are not displayed.
出力結果 – Results
ValueError: No model found in config file.
【解決方法例 – Example Solution】
対応方法 – Method：Example Solution
：読み込ませる学習モデルを
・学習済みの「重み」
ではなく、
・学習モデルの「モデル構造」と学習済みの「重み」
に変更する。
そのため、機械学習プログラムのモデルの保存方法を
model.save_weights('weight.h5') ではなく、
model.save('model_and_weight.h5')にして、
from keras.models import load_model
model = load_model('model_and_weight.h5') で読み込ませる。
Change the learning model to be loaded to the “model structure” of the learning model and the learned “weight” instead of the learned “weight”.
So, instead of using
model.save_weights('weight.h5') to save the model in your machine learning program, you can use
model.save('model_and_weight.h5')and use
from keras.models import load_model
model = load_model('model_and_weight.h5') to load it.
Kerasのモデルの保存形式の違いについて – How Keras models are stored in different formats
Kerasのモデルの保存形式の違いについては、以下のページにまとめておきましたので、必要に応じて参照ください。
I have summarized the different formats for storing Keras models in the following pages, so please refer to them if necessary.
慣れるまでは、混乱しやすいですね。
It’s easy to get confused until you get used to it.
：【ERROR Codes】- プログラミング学習エラーコード集（一覧）