如何使用Keras加载含有自定义层或函数的模型-创新互联-古蔺大橙子建站
RELATEED CONSULTING
相关咨询
选择下列产品马上在线沟通
服务时间:8:30-17:00
你可能遇到了下面的问题
关闭右侧工具栏

新闻中心

这里有您想知道的互联网营销解决方案
如何使用Keras加载含有自定义层或函数的模型-创新互联

这篇文章主要讲解了如何使用Keras加载含有自定义层或函数的模型,内容清晰明了,对此有兴趣的小伙伴可以学习一下,相信大家阅读完之后会有帮助。

成都创新互联公司从2013年创立,先为长白等服务建站,长白等地企业,进行企业商务咨询服务。为长白企业网站制作PC+手机+微官网三网同步一站式服务解决您的所有建站问题。

当我们导入的模型含有自定义层或者自定义函数时,需要使用custom_objects来指定目标层或目标函数。

例如:

我的一个模型含有自定义层“SincConv1D”,需要使用下面的代码导入:

from keras.models import load_model
model = load_model('model.h6', custom_objects={'SincConv1D': SincConv1D})

如果不加custom_objects指定目标层Layer,则会出现以下报错:

ValueError: Unknown layer: SincConv1D

同样的,当我的模型含有自定义函数“my_loss”,需要使用下面的代码导入:

from keras.models import load_model
model = load_model('model.h6', custom_objects={'my_loss': my_loss})

补充知识:keras加载模型load_model报错——ValueError: Unknown layer: CRF

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧!

from keras.models import load_model
model = load_model(model_path)

会报错,需要在load_model函数中添加custom_objects参数,来声明自定义的层
(用keras搭建bilstm-crf,在训练模型时,使用的是:

from keras_contrib.layers.crf import CRF)

from keras_contrib.layers.crf import CRF, crf_loss, crf_viterbi_accuracy
model = load_model(model_path, custom_objects={"CRF": CRF, 'crf_loss': crf_loss,
                        'crf_viterbi_accuracy': crf_viterbi_accuracy})

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn,海内外云服务器15元起步,三天无理由+7*72小时售后在线,公司持有idc许可证,提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案,具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势,专为企业上云打造定制,能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。


名称栏目:如何使用Keras加载含有自定义层或函数的模型-创新互联
网站URL:http://scgulin.cn/article/hghig.html