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正如标题中所提到的，我在加载保存的模型时遇到了自定义损失函数的问题。我的损失函数如下所示：

def weighted_cross_entropy(weights):    weights = K.variable(weights)    def loss(y_true, y_pred):        y_pred = K.clip(y_pred, K.epsilon(), 1-K.epsilon())        loss = y_true * K.log(y_pred) * weights        loss = -K.sum(loss, -1)        return loss    return lossweighted_loss = weighted_cross_entropy([0.1,0.9])

因此，在训练过程中，我使用了 weighted_loss 函数作为损失函数，一切运作良好。训练完成后，我使用 Keras API 中的标准 model.save 函数将模型保存为 .h5 文件。

问题

当我尝试通过以下方式加载模型时：

model = load_model(path,custom_objects={"weighted_loss":weighted_loss})

我得到了一个 ValueError，告诉我损失函数未知。

错误

错误信息如下所示：

File "...\predict.py", line 29, in my_script"weighted_loss": weighted_loss})File "...\Continuum\anaconda3\envs\processing\lib\site-packages\keras\engine\saving.py", line 419, in load_modelmodel = _deserialize_model(f, custom_objects, compile)File "...\Continuum\anaconda3\envs\processing\lib\site-packages\keras\engine\saving.py", line 312, in _deserialize_modelsample_weight_mode=sample_weight_mode)File "...\Continuum\anaconda3\envs\processing\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 139, in compileloss_function = losses.get(loss)File "...\Continuum\anaconda3\envs\processing\lib\site-packages\keras\losses.py", line 133, in getreturn deserialize(identifier)File "...\Continuum\anaconda3\envs\processing\lib\site-packages\keras\losses.py", line 114, in deserializeprintable_module_name='loss function')File "...\Continuum\anaconda3\envs\processing\lib\site-packages\keras\utils\generic_utils.py", line 165, in deserialize_keras_object':' + function_name)ValueError: Unknown loss function:loss

问题

我该如何解决这个问题？是否有可能是因为我的包装损失函数定义导致的？因此 keras 不知道如何处理 weights 变量？

回答：

您的损失函数名为 loss（即 def loss(y_true, y_pred):）。因此，在重新加载模型时，您需要指定 'loss' 作为其名称：

model = load_model(path, custom_objects={'loss': weighted_loss})