如何使用自定义损失函数在用Python训练的DL4J中加载Keras模型文件

Question

我使用的是Keras模型，该模型在DL4J的Java进程中用Python训练。总体来说，这种方法一直运行良好，但现在转为使用自定义损失函数。

该模型使用自定义损失函数在Python中进行了训练：

model = load_model('modelFile' , custom_objects={'loss': my_custom_loss_function(weight)})

我尝试在dl4j（版本：1.0.0-beta6）的Java中使用它来加载模型：

String modelFile = "<location of hdf5 file on disk>";
MultiLayerNetwork multiLayerNetwork = KerasModelImport.importKerasSequentialModelAndWeights(modelFile);

但是现在抛出此错误：

org.deeplearning4j.nn.modelimport.keras.exceptions.UnsupportedKerasConfigurationException: 
Unknown Keras loss function loss. Please file an issue at https://github.com/eclipse/deeplearning4j/issues.

如何在Java中给它一个损失函数？还是有一种不给它损失函数的方式加载它的方法？

谢谢

Answer 1

不幸的是，DL4J不支持从beta6版本开始为喀拉拉河进口注册自定义丢失功能。

如果您只想加载经过训练的模型进行推理，则应该能够通过将keras中的损失函数更改为受支持的函数之一（请参阅https://deeplearning4j.konduit.ai/keras-import/supported-features#losses）来解决该问题，然后再次将其导出。