时间:2021-05-22
网上的教程大多数是教大家如何加载自定义模型和函数,如下图
这个SelfAttention层是在训练过程自己定义的一个class,但如果要加载这个自定义层,需要在load_model里添加custom_objects字典,这个自定义的类,不要用import ,最好是直接复制进再训练的模型中,这些是基本教程。
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如果直接运行上面的代码,会出现一个init初始化错误,如下图,
再来看看 这个SelfAttention 自定义的类的初始化
这就说明再调用这个类的时候,输入的ch=256并不会初始化这个类,需要先自定义好初始化值,如下图
调用方式不变
这样问题就解决啦!
补充知识:keras load model的时候,报错('Keyword argument not understood:', u'******')如何解决
由于keras不同版本的API有变化,因此在一个keras版本下训练的模型在另一个keras版本下加载时,可能会出现诸如('Keyword argument not understood:', u'data_format')等报错。
通过打开*.h5文件,查看该模型训练所用环境,再安装该环境即可解决报错。
查看Keras Model所用的Keras环境的方法
import h5pyf = h5py.File('Model.h5', 'r')print(f.attrs.get('keras_version'))根据输出的keras版本安装对应版本的keras即可解决加载问题。
以上这篇keras的load_model实现加载含有参数的自定义模型就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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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”
1.自定义用户表注意事项必须在settings中配置AUTH_USER_MODEL这个字段#覆盖默认的用户模型,使用自定义用户模型#语法:'app的名称.自定义
错误展示new_model=load_model(“model.h5”)报错:1、kerasload_modelvalueError:UnknownLayer:
keras自定义函数时候,正常在模型里自己写好自定义的函数,然后在模型编译的那行代码里写上接口即可。如下所示,focal_loss和fbeta_score是我们
错误描述:1、保存模型:model.save_weights('./model.h5')2、脚本重启3、加载模型:model.load_weights('./m