带定制损耗+路缘石的装载模型

Question

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https://datascience.stackexchange.com/questions/25029/custom-loss-function-with-additional-parameter-in-keras中提到的那样使用它

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

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

model = load_model(modelFile, custom_objects={'penalized_loss': penalized_loss} )

它抱怨ValueError: Unknown loss function:loss

是否有任何方法可以将损失函数作为custom_objects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

Answer 1

是的，有！custom_objects需要您用作损失函数的确切函数（在您的案例中是内部函数）：

model = load_model(modelFile, custom_objects={ 'loss': penalized_loss(noise) })

不幸的是，keras不会在模型中存储噪音的值，因此需要手动将其输入load_model函数。