這篇文章主要講解了如何使用Keras加載含有自定義層或函數(shù)的模型，內(nèi)容清晰明了，對此有興趣的小伙伴可以學(xué)習(xí)一下，相信大家閱讀完之后會有幫助。

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當(dāng)我們導(dǎo)入的模型含有自定義層或者自定義函數(shù)時(shí)，需要使用custom_objects來指定目標(biāo)層或目標(biāo)函數(shù)。

例如：

我的一個(gè)模型含有自定義層“SincConv1D”，需要使用下面的代碼導(dǎo)入：

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

如果不加custom_objects指定目標(biāo)層Layer，則會出現(xiàn)以下報(bào)錯(cuò)：

ValueError: Unknown layer: SincConv1D

同樣的，當(dāng)我的模型含有自定義函數(shù)“my_loss”，需要使用下面的代碼導(dǎo)入：

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

補(bǔ)充知識：keras加載模型load_model報(bào)錯(cuò)——ValueError: Unknown layer: CRF

我就廢話不多說了，大家還是直接看代碼吧！

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

會報(bào)錯(cuò)，需要在load_model函數(shù)中添加custom_objects參數(shù)，來聲明自定義的層
（用keras搭建bilstm-crf，在訓(xùn)練模型時(shí)，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})

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