我在使用Keras构建语言模型时，希望使用困惑度（perplexity）作为损失函数。然而，当我尝试使用我的损失函数编译模型时，出现了值错误，提示损失函数未知。

我的损失函数如下所示：

def perplexity_loss(y_true, y_pred):    """    困惑度指标。为什么Keras还没有这个功能？！    https://stackoverflow.com/questions/41881308/how-to-calculate-perplexity-of-rnn-in-tensorflow    https://github.com/keras-team/keras/issues/8267    """    cross_entropy = keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(y_true, y_pred)    perplexity = tf.keras.backend.exp(cross_entropy)    return perplexity

这是我初始化模型的方式：

# 定义模型model = Sequential()model.add(Embedding(vocab_size, 500, input_length=max_length-1))model.add(LSTM(750))model.add(Dense(vocab_size, activation='softmax'))# 编译网络model.compile(loss='perplexity_loss', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])# 训练网络model.fit(X, y, epochs=150, verbose=2)

我得到了以下错误：

ValueError: Unknown loss function:perplexity

回答：

错误的原因是您传递了一个字符串（'perplexity_loss'），而不是函数。以下方法应该可以解决问题：

model.compile(loss=perplexity_loss, optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

请注意，当您再次加载模型时，需要使用以下方式：

from keras.models import load_modelmodel = load_model('my_model.h5', custom_objects={'perplexity_loss': perplexity_loss})