使用Keras加載含有自定義層或函數(shù)的模型操作
當我們導入的模型含有自定義層或者自定義函數(shù)時，需要使用custom_objects來指定目標層或目標函數(shù)。
例如：
我的一個模型含有自定義層“SincConv1D”，需要使用下面的代碼導入：
from keras.models import load_model
model = load_model('model.h5', custom_objects={'SincConv1D': SincConv1D})
如果不加custom_objects指定目標層Layer，則會出現(xiàn)以下報錯：
ValueError: Unknown layer: SincConv1D
同樣的，當我的模型含有自定義函數(shù)“my_loss”，需要使用下面的代碼導入：
from keras.models import load_model
model = load_model('model.h5', custom_objects={'my_loss': my_loss})
補充知識：keras加載模型load_model報錯——ValueError: Unknown layer: CRF
我就廢話不多說了，大家還是直接看代碼吧！
from keras.models import load_model
model = load_model(model_path)
會報錯，需要在load_model函數(shù)中添加custom_objects參數(shù)，來聲明自定義的層
（用keras搭建bilstm-crf，在訓練模型時，使用的是：
from keras_contrib.layers.crf import CRF）
from keras_contrib.layers.crf import CRF, crf_loss, crf_viterbi_accuracy
model = load_model(model_path, custom_objects={"CRF": CRF, 'crf_loss': crf_loss,
'crf_viterbi_accuracy': crf_viterbi_accuracy})
以上這篇使用Keras加載含有自定義層或函數(shù)的模型操作就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，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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