如何解决以下问题?
警告:文件”模型。h5'被保存在Keras版本'2.4.0'。不支持导入比'2.2.4'更新的Keras版本。金宝app导入的模型可能不完全匹配
模型保存在Keras文件。

使用nnet.internal.cnn.keras.ParsedKerasModel时出错(第26行)
断言失败。
在net.internal.cnn.keras. importkerasnetwork错误(第23行)
KM = nnet.internal.cnn.keras.ParsedKerasModel（ModelConfig，TrainingConfig）;
误差在importKerasNetwork（线91）
Network = net.internal.cnn.keras. importkerasnetwork (modelfile, varargin{:});
无题错误(第1行)
模型= importKerasNetwork(“model.h5”);

如何MAT文件转换成TensorFlow精简版

我得到确切同样的警告和错误的尼古拉。我使用MATLAB 2020B。我上传的模型到我的档案 - 让我知道如果有分享它一个更好的办法。谢谢！

尼古拉，看来你打了一个错误。你能与我们分享你的模型？

警告:文件”模型。h5'被保存在Keras版本'2.4.0'。不支持导入比'2.2.4'更新的Keras版本。金宝app导入的模型可能不完全匹配
模型保存在Keras文件。

使用nnet.internal.cnn.keras.ParsedKerasModel时出错(第26行)
断言失败。
在net.internal.cnn.keras. importkerasnetwork错误(第23行)
KM = nnet.internal.cnn.keras.ParsedKerasModel（ModelConfig，TrainingConfig）;
误差在importKerasNetwork（线91）
Network = net.internal.cnn.keras. importkerasnetwork (modelfile, varargin{:});
无题错误(第1行)
模型= importKerasNetwork(“model.h5”);

无法导入层。不支持指定设置的Keras层“BatchNormalization”。金宝app问题是:层次
'batch_normalization':无法导入层。不支持-1或3以外的'axis'值。金宝app
请问如何解决这个问题呢？

它显示了以下错误“无法导入网络。目前尚不支持权重共享。”金宝app

这个函数不起作用。甚至对于这里给出的例子也没有。

层= importKerasLayers(“digitsDAGnet.h5”);
这种类型的变量不支持大括号索引。金宝app

错误
nnet.internal.cnn.keras.readModelAndTrainingConfigs> iVerifyKerasVersion（线
46)
MajorVersion = str2double (VersionCell {1} (1));

在net.internal.cnn.keras. readmodelandtrainingconfigs错误(第8行)
iVerifyKerasVersion (ConfigFile);

在net.internal.cnn.keras. importkeraslayers错误(第11行)
[ModelConfig, TrainingConfig] =
nnet.internal.cnn.keras.readModelAndTrainingConfigs（ConfigFile实现，格式）;

importKerasLayers错误(第102行)
keraslayers = net.internal.cnn.keras. importkeraslayers (modelfile, varargin{:});

这个函数被编译的应用程序支持？金宝app

这里我有接下来的两个错误:
警告:resnet50_pascal_cards文件”。h5'被保存在Keras版本'2.3.1'。导入比“2.2.4”更新的Keras版本
不支持。金宝app导入的模型可能与保存在Keras文件中的模型不完全匹配。
使用importKerasNetwork时出错(第94行)
无法导入网络。尚未支持重量分享。金宝app
警告:resnet50_pascal_cards_inference文件”。h5'被保存在Keras版本'2.3.1'。导入的Keras版本更新比
“2.2.4”尚不支持。金宝app导入的模型可能与保存在Keras文件中的模型不完全匹配。
使用importKerasNetwork时出错(第94行)
Keras网络没有输出层，因为模型文件不包含丢失信息。将输出层添加到导入的
network，使用'OutputLayerType'参数指定其类型。要提供类名，请使用'ClassNames'参数。

任何与此前进？

谢谢

虽然回归部分工作正常的ImportKerasNetwork功能，分类部分不稳定工作。不断给错误“引用不存在的字段‘XXX层’。”也没有使用importKerasLayers部分，因为TF是保存和负载重量不能正常工作。

tf.version =魅惑
tf.keras.version = 2.2.4-tf
Matlab。R2020a

常见的Keras推断功能缺失:
1.动态输入/输出轴
2.交换层
3. TimeDistributed层
4.整形层

Mathworks是否可以添加timedidistributed支持?金宝app

如何可以加载在GPU的网呢？
谢谢

使用importKerasNetwork时出错(第94行)。无法导入网络。目前还不支持重量分担。金宝app有什么进展吗?

我还得到了这个错误:“导入Keras网络与超过1输入或输出层是不支持的”。金宝app有任何更新吗?

又是怎么回事MIMO（多输入多输出）的网络？

仍然在寻找离线安装程序或进口商，我有一个非互联网接入的Windows 10系统与2018b和深度学习Tb安装，这个包将不会安装没有“打电话回家”。什么好主意吗?

我和腾飞有同样的问题。我认为是timedidistributed(密集)层导致了这个问题。你知道什么时候能修好吗?

有没有办法为Linux获得离线安装程序?或者关于如何离线下载Linux的说明?我的情况是，这是需要的，没有任何人脉。

我刚刚得到一个错误反馈“无法导入网络，因为某些网络层尚不支持”;金宝app我只是设计一个简单的模型，包括LSTM和TimeDistributed（密集）层。所以，我很满意，如果这些功能可以在未来得到支持。金宝app

支持Jeff Bailey关于离线安装matlab实例的问题…

嗨，我一直得到“引用不存在的字段'class_name'."错误。我找不到任何来源来解决这个问题。

嗨，我想知道是否有一种方法来导入包含自定义层的模型?谢谢。

如何获得深度学习工具箱进口商的TensorFlow-Keras模型的离线，非互联网系统，已安装Matlab的副本?这个页面上的下载按钮只指向必须在matlab中打开的matlab包安装脚本。

你好，
当我输入与批标准化层tf.keras模型我有这样的警告：

警告:无法导入层。Keras层“BatchNormalization”使用指定的设置还没有
金宝app支持。问题是:Layer 'bn_1': Unable to import Layer。'axis'值
-1或3还不支持。金宝app

我敢肯定的是，在keras模型BatchNormalization层“轴”参数已被设置为-1。
有人知道我该怎么解决这个问题吗?
或者，也许它只是一个进口功能的错误吗？

谢谢你们。
开发这个工具做得很好。
Chijiang

嗨，大家好，

有没有计划在Conv2DTranspose中包括填充值支持?金宝app

我得到以下警告:
警告:无法导入层。带有指定设置的Keras层'Conv2DTranspose'还不支持。金宝app问题是:层次
“conv2d_transpose_3”：无法导入层。尚不支持填充值。金宝app

提前感谢你的帮助。
致以最亲切的问候
阿里

我得到了这个错误:

使用importKerasLayers误差（线96）
无法从文件'mask_rcnn.h5'导入图层
因为它不包含'model_config'属性。

知道怎么解决吗?

这将是伟大的，如果它可以支持>1输出层…金宝app什么计划吗?

这就跟你问声好！除了升级到keras 2.2.4，请添加对keras模型的支持，图层如下:金宝app
model.add（TimeDistributed（密集（LEN（映射））））

或者，如果timedidistributed层的Matlab方法是不同的，请添加注释，如何使模型与类似的配置。

Hi Bingzhao and Argo，目前还不支持MIMO (multiple input and multiple output)网络。金宝app我们将考虑在未来支持引入MIMO网络。金宝app

嗨伊萨克，keras 2.2.4的问题是由重大更改引起介绍Keras 2.2.3。我们将很快提供一个解决方案。

嗨，我无法导入用keras==2.2.4保存的网络。降级到keras==2.1.0似乎很好。

这就跟你问声好！我还得到以下错误“导入Keras网络与超过1输入或输出层是不支持的。”金宝app同时，衷心希望非图像输入层的支持。金宝app谢谢！

我想创建一个特殊的层噪声添加到数据。但我的MATLAB版本是2017b，我没有榜样“gaussianNoiseLayer.m”。我真的想知道增加噪声层的编码结构。
非常感谢您！！

我是用Linux安装的Matlab 2018a。即使我的工具箱配置和版本满足要求，也不能安装该软件包。
附加组件资源管理器门户声明“您的平台不支持该附加组件”，因此不让我安装该包。金宝app

嘉义帝，Keras和MATLAB之间的比赛应该精确到至少1E-4。也许你的前处理是不完全在两种情况下是相同的。请联系技术支持或MATLAB解金宝app答一个更具体的回应。

我已经成功导入keras训练模型和分类图片,但我得到了不同的结果之间的Python (tensorflow)和MATLAB的答案进行分类,模型是完全相同,我也使用调整和翻转来匹配不同的,是任何其他可能的原因还是它仍然没有不同的神经网络运行时,
谢谢你！

你好，我也得到了错误“导入Keras网络有不止1级的输入或输出层尚不支持”当我进口YOLO模型由keras。金宝app但在大约yolonet.mat Mathworks公司的文件，你如何获得yolonet.mat？进口形式等模型或MATLAB完全训练有素！
谢谢你！

这就跟你问声好！我还得到以下错误“导入Keras网络与超过1输入或输出层是不支持的。”金宝app希望下次你能通过支持多输入或多输出解决这个问题。金宝app多谢。

Goodday,
我得到以下错误“导入Keras网络与超过1输入或输出层是不支持的。”金宝app你知道什么时候会支持这个吗?金宝app多谢。

Hi Don Mathis，为了将输入作为向量输入传递，我将命令改为这样
模型= importKerasNetwork(‘model16.json’,‘WeightFile’,‘model16。h5”、“OutputLayerType”、“分类”、“ImageInputSize ' 37[1],“类名”,类名);
但当我这么做的时候，它说ImageInputSize不是一个可识别的参数。有没有其他方式来传递输入向量。好心的帮助

Gautam, MATLAB网络总是有一个inputImageLayer作为第一层。如果您的Keras网络有矢量输入而不是图像输入，您可以将它们作为“行图像”传递给MATLAB网络，(高度=1)。

这只对图像输入有效吗?我使用的输入不是一个图像，当我检查分类器输出在keras和matlab，他们都是不同的。有人能澄清一下吗?

希望你可以让它支持PReLu。金宝app
谢谢

它与Windows 10工作吗？遇到错误信息

是否可以导入在keras中定义的层。层喜欢keras.layers.ConvLSTM2D吗?
怎么样像TimeDistributed包装？有没有办法将其导入或有在Matlab类似的层？

会不会有对以前版本的Matl金宝appab的支持？

很高兴今天看到它!我会tomorry

有没有什么办法解决迄今使用NN与在Matlab LSTM回归？我试过了Matlab NN工具箱，尚不支持。金宝app
然后我在Keras实现它，现在我不能导入我的训练网络使用:/。

何时实施LSTM支持?金宝app谢谢你！

你好，Talmo，谢谢你的反馈。我们将与您联系以获得关于重塑层的用例的更多细节。

优秀的工具箱!我们能得到对重塑图层的支持吗?金宝app使它有点困难从致密层Conv2d/ConvTranspose2d否则。

嗨，我得到一个错误，当试图安装这个:“支持包是不兼容您的MATLAB或操作系统的版本。”金宝app

我在macOS Sierra 10.12.6上使用Matlab R2017b