Keras存在自定義loss或layer怎樣解決load_model報(bào)錯(cuò)問(wèn)題
Keras自定義loss或layer解決load_model報(bào)錯(cuò)
Keras是一種可以快速幫助研究人員實(shí)現(xiàn)模型搭建，測(cè)試模型性能的框架。
正是其簡(jiǎn)潔高效的特點(diǎn)也使得很多人在使用中往往忽略了其潛在的可擴(kuò)展性。
其實(shí)，Keras不僅可以快速實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)中的一些常用模型，還可以根據(jù)實(shí)際需求來(lái)自定義模型的Layer和Loss。
畢竟，能夠解決所有問(wèn)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(bào)錯(cuò)問(wèn)題，成功導(dǎo)入模型文件。
下面以簡(jiǎn)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(shí)，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(shí)，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(huì)出現(xiàn)Value error 或layer 不存在等問(wèn)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(wèn)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(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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