如何使用自定义优化器加载 keras 保存的模型

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【中文标题】如何使用自定义优化器加载 keras 保存的模型【英文标题】:How do I load a keras saved model with custom Optimizer 【发布时间】:2019-07-17 00:49:56 【问题描述】:

我已经使用自定义优化器编译和训练了一个 keras 模型。我保存了模型,但是当我尝试加载模型时,它会抛出一个错误,指出 ValueError: Unknown optimizer: MyOptimizer。我试图将 MyOptimizer 作为自定义对象传递,例如:models.load_model('myModel.h5', custom_objects='optimizer':MyOptimizer),但它仍然会引发错误。如何将模型加载到带有自定义对象的 keras 模型?

【问题讨论】:

【参考方案1】:

我遇到了同样的问题:)

我通过使用models.load_model('myModel.h5', compile=False) 加载模型使其工作。

来自kerassource code:

如果在保存的模型中找到优化器,则该模型已经编译。否则,模型未编译并会显示警告。当compile 设置为 False 时,编译将被忽略,没有任何警告。

加载未编译的模型后,我可以使用我的自定义优化器再次编译它。

【讨论】:

顺便说一句,您不需要仅为推理而编译【参考方案2】:

您必须使用优化器类的名称作为 custom_objects 字典中的键,在您的情况下,优化器将是“MyOptimizer”对象,

models.load_model('myModel.h5', custom_objects='MyOptimizer': MyOptimizer)

应该有效

【讨论】:

【参考方案3】:

我遇到了同样的问题。但是,我的模型中有两个不同的自定义内容。一个是我的优化器,另一个是自定义层。因此,我解决了我的问题如下:

my_loaded_model = tf.keras.models.load_model('my_models_name.h5', custom_objects='KerasLayer':hub.KerasLayer , 'AdamWeightDecay': optimizer)

【讨论】:

以上是关于如何使用自定义优化器加载 keras 保存的模型的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

使用具有附加属性的自定义层保存和加载 keras 模型

keras 如何保存训练集与验证集正确率的差最小那次epoch的网络及权重

为啥加载模型时需要加载优化器模型参数

如何为 keras 模型使用 tensorflow 自定义损失?

如何将保存的模型转换或加载到 TensorFlow 或 Keras?

keras 保存模型