tensorflow2 加载保存后的模型AttributeError UserObject object has no attribute “predict”

时间: 2024-09-13 13:05:20 浏览: 142
在TensorFlow 2.x中,如果你遇到`AttributeError: UserObject object has no attribute "predict"`这样的错误,通常是因为你在尝试对一个已经不是预测模型对象的操作。这里有几个可能的原因: 1. **加载模型错误**:可能是模型加载不完整或者加载了模型的一个部分而不是整个模型。确保你在`tf.keras.models.load_model()`之后正确地调用了`.compile()`方法来初始化模型。 ```python model = tf.keras.models.load_model('path_to_model') model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=['accuracy']) ``` 2. **predict方法已删除**:在某些版本更新中,`predict`方法可能已被替换为更推荐的`predict_classes`或`predict_proba`,具体取决于模型类型。检查文档确认正确的方法名。 3. **模型结构改变**:如果模型经过修改(如添加、删除层),原有的predict方法可能不再适用,需要根据新的结构重新编写预测代码。 4. **实例化对象错误**:确保你正在操作的是一个预测模型实例,而非其他用户自定义的对象。 为了进一步帮助你解决问题,你可以尝试以下步骤: 1. 检查模型是否正确加载,并确认它是一个可以做预测的模型。 2. 查看错误发生时的代码行,看看是在何时尝试调用`predict`的。 3. 使用`dir(model)`查看模型是否有`predict`这个属性。
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inputs: {'query': '你好'} /home/lk/projects/langchain/25-3-26-prompt/predict.py:34: LangChainDeprecationWarning: The method Chain.run was deprecated in langchain 0.1.0 and will be removed in 1.0. Use :meth:~invoke instead. generated_cypher = self.cypher_generation_chain.run( ⚠️ 发生错误: 'CustomGraphCypherQAChain' object has no attribute 'qa_llm' 这个报错 import json from langchain_community.graphs import Neo4jGraph from langchain.chains import GraphCypherQAChain from langchain.prompts import PromptTemplate from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain_ollama import ChatOllama # 连接 Neo4j 数据库 graph = Neo4jGraph( url="neo4j+s://bf0befc9.databases.neo4j.io", # 替换为你的 URL username="neo4j", password="Hl7FXJhH1azmgC34YhaweYyigcKwQK3wiRfNVNeWru8", database="neo4j" ) # graph = Neo4jGraph( # url='neo4j+s://a36ad2ff.databases.neo4j.io', # username="neo4j", # password="X_K2K49tuQt9VU0athTxpoNUMTs51h76H1kXUrLgoWs", # database="neo4j" # ) # cypher_llm = ChatOpenAI( # base_url="https://api.chatanywhere.tech/v1", # api_key='sk-hZEb9uq0085t1EFFIm4RoXAvH4ktKshUFgWwDv3BneS0SIZp', # model="gpt-4o-mini" # ) # 生成 Cypher 语句的提示模板 class CustomGraphCypherQAChain(GraphCypherQAChain): def _call(self, inputs): try: # 原始查询逻辑 # schema = Schema() print(f"inputs: {inputs}") # 打印输入内容,调试用 generated_cypher = self.cypher_generation_chain.run( inputs["query"], callbacks=self.callbacks ) # 执行Cypher查询 context = self.graph.query(generated_cypher) # 空结果处理 if not context: # 构造兜底提示 empty_prompt = "当前知识库未找到相关数据,请根据你的通用知识回答:{question}" return self.qa_llm.invoke(empty_prompt.format(question=inputs["query"])) # 正常结果处理 return self.qa_chain.invoke( {"question": inputs["query"], "context": context}, callbacks=self.callbacks, ) except Exception as e: # 异常兜底 error_prompt = f"查询执行失败(错误:{str(e)}),请自行回答问题:{inputs['query']}" return self.qa_llm.invoke(error_prompt) qa_llm = ChatOllama( base_url="http://223.109.239.9:20006", model="deepseek-r1:70b", # system_prompt = cypher_prompt ) cypher_llm = ChatOpenAI( base_url="https://api.chatanywhere.tech/v1", api_key='sk-hZEb9uq0085t1EFFIm4RoXAvH4ktKshUFgWwDv3BneS0SIZp', model="gpt-4o-mini" ) # 构建 Cypher 生成和查询链 cypher_chain = CustomGraphCypherQAChain.from_llm( graph=graph, cypher_llm=qa_llm, qa_llm=qa_llm, validate_cypher=True, verbose=True, allow_dangerous_requests=True ) # 循环对话 def chat(): print("🔹 进入 Neo4j 智能助手,输入 'exit' 退出。") while True: user_query = input("\n💬 你问:") if user_query.lower() == "exit": print("👋 再见!") break try: clean_result = cypher_chain.invoke(user_query) # 只返回结果部分 # response = cypher_chain.invoke(user_query) # # 提取最终的回答,去除多余部分 # result = response.get('result', '没有找到相关答案') # clean_result = result.split('<think>')[0] # 去掉think部分 # clean_result = clean_result.split('Generated Cypher:')[0] # 去掉Cypher部分 print("\n🤖 机器人:", clean_result) # response = cypher_chain.invoke(user_query) # print("\n🤖 机器人:", response) except Exception as e: print("\n⚠️ 发生错误:", str(e)) # 启动对话 if __name__ == "__main__": chat()

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