模型需要永远加载[tf.keras.models.load_model]

我试图在 Visual Studio 代码上本地加载模型，但是当我运行脚本时，它卡在加载模型行。我已经使用 cpu 在 google collab 上成功运行了脚本，所以我不认为这是计算能力不足的原因，并且在运行脚本时，我的 cpu 仅使用 25% 的容量。有人知道为什么会发生这种情况吗？

model = tf.keras.models.load_model('multi_output_model.h5')

以下是 tf.keras.models.load_model 永久加载的一些可能原因以及可以尝试的解决方案：

1. 模型大小： 是否尝试加载大型模型？如果是这样，则加载它将花费很长时间，这可能会让人觉得它已挂起。

2. 解决方案： 尝试在加载模型时测量模型大小和经过的时间，以了解它是否确实是由于大小问题造成的。

3. 磁盘 I/O： 加载模型需要从磁盘读取模型文件。如果的磁盘速度较慢或系统负载过重，则加载模型所需的时间可能会更长。

4. 解决方案： 尝试将模型文件移动到速度更快的磁盘（例如，SSD）或关闭任何不必要的后台进程以减少磁盘 I/O。

5. 内存不足： 加载模型需要大量内存，尤其是在模型较大时。如果的系统没有足够的可用内存，则加载可能会挂起或失败。

6. 解决方案：

   • 通过关闭其他程序或减少模型大小来释放内存。
   • 尝试使用 tf.keras.models.load_model 中的 compile=False 参数加载模型。这将跳过模型的编译，这可能会减少内存消耗。
   • 考虑使用具有更多 RAM 的计算机或升级的 RAM。

7. 模型架构或权重存在问题： 模型文件本身可能存在问题，这会导致加载过程挂起。

8. 解决方案： 尝试在 Google Colab（已成功运行的地方）创建新模型，并保存它。然后尝试在本地计算机上加载此新保存的模型。如果新模型加载正常，则表示原始模型文件可能存在问题。

9. TensorFlow 版本： 尝试加载使用与当前环境不同的 TensorFlow 版本保存的模型可能会导致问题。

10. 解决方案： 确保使用的是与用于保存模型的 TensorFlow 版本相同的版本。 检查的本地环境和 Google Colab 中使用的 TensorFlow 版本。

11. 自定义层或函数： 如果的模型使用自定义层或函数，则在加载模型时，需要确保这些层或函数已正确定义。

12. 解决方案： 在加载模型之前，请验证的代码中是否包含自定义层或函数的定义。

13. h5py 版本： h5py 包用于加载 .h5 文件。使用不兼容的 h5py 版本可能会导致问题。

14. 解决方案： 尝试更新 h5py 包： pip install --upgrade h5py

调试步骤：

1. 打印语句： 在 load_model 行之前和之后添加打印语句，以查看代码是否在加载行之前挂起，或挂起是否发生在加载过程中。
2. 资源监控器： 使用资源监控器（Windows 上的任务管理器或 macOS/Linux 上的 htop ）来监控 CPU、内存和磁盘使用情况，同时加载模型。这可能有助于确定是否存在资源瓶颈。

如果这些解决方案均无效，请提供有关的模型、TensorFlow 版本、VS Code 版本和操作系统（包括版本）的更多信息，以便我提供更多帮助。