深度学习Keras保存模型(当包含自定义层时)

2024-06-15 16:38

本文主要是介绍深度学习Keras保存模型(当包含自定义层时),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

20210409 -

0.引言

一般来说,如果没有什么特殊情况,那么在进行保存模型的时候,通过调用一些api进行保存即可,在文章《深度学习的基础知识与问题汇总》简单介绍了一种方式,直接保存模型,并重新载入。

但是在今天的实验中,出现的需求就是,如果定义的模型中,包含了用户自定义的层就会报错,具体情况见[1],在保存模型的时候没有问题,但是载入时就会报错。
简单说明一下实验环境

python 3.6.8
tensorflow-gpu 2.3.1
Keras 2.4.3

1. 加载模型报错:未定义层

在[1]中,如果没有对自定义的层进行一系列的规定,那么在加载模型的时候, 就会报错为定义层。

ValueError: Unknown layer: CustomLayer

上面这种问题使用的api是load_model,通过这种方式加载整个模型以及各种权值,针对这种错误,可以通过两种方法来解决。在问答[2]中都提到了,一种是在加载模型的时候,在api指定自定义类,如下:

new_model = tf.keras.models.load_model('model.h5', custom_objects={'CustomLayer': CustomLayer})

可能如果你使用了自定义的损失函数,也需要将这部分内容传输进去。
而另外一种方法更方便,针对如果定义了多个自定义内容:

import tensorflow as tf@tf.keras.utils.register_keras_serializable()
class CustomLayer(tf.keras.layers.Layer):def __init__(self, k, **kwargs):self.k = ksuper(CustomLayer, self).__init__(**kwargs)def get_config(self):config = super().get_config()config["k"] = self.kreturn configdef call(self, input):return tf.multiply(input, 2)

在自定义层上加上修饰器。

注意看,这里他自定义类的时候,上面这些要实现的函数。最重要的是,将自己的参数在函数get_config中进行保存。具体可以看[2]的方式,可以以他的编程方式作为模板,将模型保存起来,其中还包含了参数初始化的内容,而且可以看到在build过程中引入的add_weight不用在get_config中声明。

2. 保存权值

本次实验中,最后使用的方式是仅仅保存权值,反正逻辑上都得先定义这个模型。使用的方式是在训练的时候加入了保存模型的回调函数。

参考

[1]Saving Keras models with Custom Layers
[2]Not able to load a saved model with custom layer

这篇关于深度学习Keras保存模型(当包含自定义层时)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1064004

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