在Keras中重新训练使用train_on_batch（）进行训练的已保存模型

Question

我正在研究GANS，所以我需要在下班后保存模型。然后，我必须重新训练先前保存的模型，并将其保存在原来的位置。我保存了这三个模型，以便以后继续训练。

Discriminator Model.h5
Generator Model.h5
Generator-on-Discriminator Model.h5

对于这些模型，我正在使用perceptual loss和Wasserstein loss。但是，当我load_model重新训练保存的模型时，遇到以下错误。

Unknown loss function:wasserstein_loss

我也尝试过Discriminator.compile(loss=Wasserstein loss)，但这仍然不能解决我的问题。谁能指导我一下，并告诉我使用train_on_batch（）重新训练保存的模型的可能性。

Answer 1

由我自己解决

在加载模型时定义custom_objects={'wassertein_loss':wassertein_loss}以及路径解决了我的问题。即

Discriminator=load_model(model_path, custom_objects={'wassertein_loss':wassertein_loss} )