概述
我最近的项目中，keras的h5为分类模型，tensorflow的ckpt为特征点检测模型，两个模型串联到一起，没有如其他博客中所述的报错情况，只是分类模型得到的分类结果与预期大相径庭。而这个模型单独跑是完全正常的。
原因：两个模型的session混用，tensorflow的ckpt应该单独创建session。
比如：
with tf.Session().as_default() as sess:
sess.run(global_init)
latest_ck_file = tf.train.latest_checkpoint(checkpoint_dir)
为tensorflow的模型单独创建会话，注意使用tf.Session().as_default()，这样就算with中的代码结束，会话也不会关闭。
在需要使用tf模型时，再使用 with sess.as_default(): 调用会话。程序运行结束手动关闭会话，sess.close()
参考blog：https://blog.csdn.net/googler_offer/article/details/91416521
最后
以上就是怡然日记本为你收集整理的【bug记录】tensorflow模型与keras模型混用所踩的坑的全部内容，希望文章能够帮你解决【bug记录】tensorflow模型与keras模型混用所踩的坑所遇到的程序开发问题。
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