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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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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>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):</p> <pre><code>model = load_model(modelFile, custom_objects={ 'loss': penalized_loss(noise) }) </code></pre> <p>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。</p>
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