Question

我的模型看起来像

Keras中的单输出多个损失函数：https://stackoverflow.com/a/51705573/9079093

model = Model(inputs=[sketch_inp, color_inp], outputs=disc_outputs)

opt = Adam(lr=learning_rate, beta_1=.5)



model.compile(loss=lambda y_true, y_pred : tf.keras.losses.binary_crossentropy(y_true, y_pred) + \
                                                 pixelLevelLoss_weight * pixelLevelLoss(y_true, y_pred) + \
                                                 totalVariationLoss_weight * totalVariationLoss(y_true, y_pred) + \
                                                 featureLevelLoss_weight * featureLevelLoss(y_true, y_pred),\
                    optimizer=opt)

保存模型后，我想加载它并完成训练，但是我不知道如何使用此自定义损失函数加载它

Answer 1

在加载模型时，只需使用cutom_objects参数传递损失即可。

如果要加载的模型包括自定义图层或其他自定义类或函数，则可以通过custom_objects参数将它们传递给加载机制：

from keras.models import load_model
# Assuming your model includes instance of an "AttentionLayer" class
model = load_model('my_model.h5', custom_objects={'AttentionLayer': AttentionLayer})

无法使用未知的自定义Lambda损失函数加载keras模型

1 个答案: