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quantize_model() cannot detect a keras.Sequential model

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
35/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
keras, python, tensorflow

Direzione di ricerca

Inizia riproducendo il malfunzionamento segnalato con TensorFlow 2.17.0, TensorFlow Model Optimization 0.8.0 e il modello caricato da load_model(). Leggi il punto di ingresso quantize_model() e il relativo controllo dei modelli Sequential o Functional. Il lavoro è completo quando un modello keras.Sequential caricato da un file .keras viene accettato, con una copertura di regressione per il caso segnalato.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

bug

Prior to filing: check that this should be a bug instead of a feature request. Everything supported, including the compatible versions of TensorFlow, is listed in the overview page of each technique. For example, the overview page of quantization-aware training is here. An issue for anything not supported should be a feature request.

Describe the bug
I'm passing a keras sequential model into quantize_model(), and I'm getting the error that the model isn't a sequential model.

System information

Carried out in:
Google Colab

TensorFlow version (installed from source or binary):
2.17.0

TensorFlow Model Optimization version (installed from source or binary):
0.8.0

Python version:
3.10.12

Describe the expected behavior
prepare a keras sequential model built from scratch that was imported via load_model()

Describe the current behavior
ValueError: to_quantize can only either be a keras Sequential or Functional model.

Code to reproduce the issue
!pip install tensorflow_model_optimization

import pandas as pd
import numpy as np
import time
import tensorflow as tf
import os
import tempfile
import keras
import tensorflow_model_optimization as tfmot
from google.colab import drive
from tensorflow.keras.models import load_model

drive.mount('/content/drive')
%cd /content/drive/My Drive/CS528/HW3

model = load_model('/content/drive/My Drive/CS528/HW3/q1_model.keras')

quant_aware_model_tflite = '/content/drive/My Drive/CS528/HW3/s_mnist_quant_aware_training.tflite'
quantize_model = tfmot.quantization.keras.quantize_model
q_aware_model = quantize_model(model)

Screenshots
If applicable, add screenshots to help explain your problem.

Additional context
I've already checked the same compound conditional using the imported model just before calling quantize_model(), and it behaves as it should. Only when quantize_model() is actually handling the model does it seem to think the model isn't a tf.keras.Sequential object.

Lingua principale
Python
Stelle
1.6k
Fork
349
Merge medio
3g 2h
PR unite (30g)
1

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Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
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  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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