Saving a Keras model that includes a mixture layer (e.g. MixtureNormal) might be unsafe
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Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 25/100
- Tipo de issue
- Error
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- keras, tensorflow
- Área
- machine-learning
Línea de trabajo
Comienza con keras/src/saving/serialization_lib.py alrededor de la línea 159 y, a continuación, sigue cómo se serializa y se vuelve a cargar la capa MixtureNormal. Comprueba la interacción con safe_mode=False y determina si se puede evitar la advertencia indicada o si necesita documentación explícita; el trabajo estará terminado cuando el comportamiento de guardado/carga se haya resuelto o esté claramente respaldado.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Hi Team,
I am trying to save the weights of a Keras model that end with a MixtureNormal layer. And I get the following warning:
.../keras/src/saving/serialization_lib.py:(line) 159: UserWarning:The object being serialized includes a `lambda`. This is unsafe. In order to reload the object, you will have to pass `safe_mode=False` to the loading function. Please avoid using `lambda` in the future, and use named Python functions instead. This is the `lambda` being serialized: lambda t: MixtureNormal.new( # pylint: disable=g-long-lambda
t, num_components, event_shape, validate_args),
I know that tfp mixture layers have a strong commitment to lambda functions so you can pass tfp distributions. Is this something you plan to work on?
- Lenguaje dominante
- Jupyter Notebook
- Estrellas
- 4.4k
- Forks
- 1.1k
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Sin plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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