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带定制损耗+路缘石的装载模型
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<p>在Keras中,如果您需要一个带有附加参数的自定义损耗,我们可以像<a href="https://datascience.stackexchange.com/questions/25029/custom-loss-function-with-additional-parameter-in-keras">https://datascience.stackexchange.com/questions/25029/custom-loss-function-with-additional-parameter-in-keras</a>中提到的那样使用它</p> <pre><code>def penalized_loss(noise): def loss(y_true, y_pred): return K.mean(K.square(y_pred - y_true) - K.square(y_true - noise), axis=-1) return loss </code></pre> <p>当我训练这个模型时,上面的方法是有效的。然而,一旦模型被训练,我就很难加载模型。当我尝试在如下的加载模型中使用custom_objects参数时</p> <pre><code>model = load_model(modelFile, custom_objects={'penalized_loss': penalized_loss} ) </code></pre> <p>它抱怨<code>ValueError: Unknown loss function:loss</code></p> <p>是否有任何方法可以将损失函数作为<code>custom_objects</code>中的自定义损失之一传入?据我所知,在加载模型调用期间,内部函数不在命名空间中。是否有更简单的方法加载模型或使用带有附加参数的自定义损耗</p>
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1 个回答
匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>你可以试试这个:</p> <pre><code>import keras.losses keras.losses.penalized_loss = penalized_loss </code></pre> <p>(在当前“py”文件中定义了“惩罚损失”函数之后)。</p>
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