Keras存在自定義loss或layer怎樣解決load_model報錯問題
Keras自定義loss或layer解決load_model報錯
Keras是一種可以快速幫助研究人員實現(xiàn)模型搭建，測試模型性能的框架。
正是其簡潔高效的特點也使得很多人在使用中往往忽略了其潛在的可擴展性。
其實，Keras不僅可以快速實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)中的一些常用模型，還可以根據(jù)實際需求來自定義模型的Layer和Loss。
畢竟，能夠解決所有問題的模型一般是不存在的。
關(guān)于如何自定義模型的Layer和Loss本文不在此詳述，大家可以參考Keras文檔，本文主要和大家分享一下在模型中存在自定義Layer或者Loss的情況下，如何解決load_model報錯問題，成功導(dǎo)入模型文件。
下面以簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例
當(dāng)我們使用keras中模塊搭建模型和訓(xùn)練模型時，模型訓(xùn)練完畢后可以成功加載訓(xùn)練完成的模型文件。
model = Sequential()
model.add(Dense(10,input_shape=(None, 1))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
model.fit(train_X, train_Y, batch_size=32, epochs=10)
model.save('1.h5')
model = load_model('1.h5')
predicted = model.predict(test_X)當(dāng)我們自定義loss或者layer時，如果依舊采用上述代碼進(jìn)行訓(xùn)練后模型文件加載，將會出現(xiàn)Value error 或layer 不存在等問題。
model = Sequential()
model.add(NLSTM(10,input_shape=(None, 1)) # NLSTM為自定義layer
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss=my_loss) # my_loss為自定義loss
model.fit(train_X, train_Y, batch_size=32, epochs=10)
model.save('1.h5')
model = load_model('1.h5')
predicted = model.predict(test_X)那么，如何解決上述問題呢？
在Keras中，如果存在自定義layer或者loss，需要在load_model()中以字典形式指定layer或loss。
model = load_model('1.h5', custom_objects={'my_loss':my_loss,'NestedLSTM': NestedLSTM})總結(jié)
以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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