我已经训练了一个 lstm 模型,我可以使用 model.h5 文件进行预测(使用 model.save(model.save(/path/)) 来保存模型)。但是在使用 keras load_model 方法读取 model.h5 时部署在 ec2 实例中时的代码相同
model.save('artifacts/model_trainer/model.h5')
loaded_model=load_model('artifacts/model_trainer/model.h5')
loaded_model.predict(inputs)
我收到此错误。 model.h5 文件大约 104 mb,所以我使用 github lfs 将其推送到 github。 我怀疑这可能是问题所在。如果有人有任何线索,请随时回答。
在本地尝试过,效果很好。 期望:应用程序也应该在 aws ec2 实例中按预期工作。
你想通了吗?有同样的问题。