我有一個(gè) .h5 文件，其中僅包含使用 Mask-RCNN 和 Keras 框架訓(xùn)練來執(zhí)行對(duì)象檢測的模型的權(quán)重。我想在 Python 中使用 Tensorflow + Keras 加載此模型，并在自定義圖像上運(yùn)行對(duì)象檢測。我正在使用 Python 3.8.5，并且嘗試使用該keras.models.load_model()函數(shù)加載此模型，但在嘗試這樣做時(shí)收到錯(cuò)誤：ValueError：在配置文件中找不到模型據(jù)我了解，這意味著 .h5 文件僅保存模型權(quán)重，為了利用這些權(quán)重，我必須將它們加載到具有相同架構(gòu)的模型中。我使用 h5py python 模塊來查看 .h5 文件內(nèi)的組，試圖了解其架構(gòu)，但我只看到如下所示的鍵：（還有很多很多類似的鍵，但這些是對(duì)我看到的鑰匙）“activation_1”、“add_32”、“bn2a_branch1”、“res5c_out”等。這些組有時(shí)具有數(shù)據(jù)集成員，訪問這些成員時(shí)，會(huì)提供類似于以下內(nèi)容的信息：<HDF5 group "/bn4v_branch2a/bn4v_branch2a" (4 members)\>   <HDF5 dataset "beta:0": shape (256,), type "<f4"\>   <HDF5 dataset "gamma:0": shape (256,), type "<f4"\>   <HDF5 dataset "moving_mean:0": shape (256,), type "<f4"\>   <HDF5 dataset "moving_variance:0": shape (256,), type "<f4"\>我可以假設(shè)一些東西，比如“activation_1”可能對(duì)應(yīng)于激活層，但其余的層似乎與我在構(gòu)建時(shí)習(xí)慣看到/使用的 Dense、LeakyReLU、BatchNormalization 層等無關(guān)一個(gè)模型。我需要在這里做什么？如何從僅包含模型權(quán)重的 .h5 文件確定 Keras + Mask-RCNN 模型的架構(gòu)？謝謝，非常感謝任何幫助！