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由于使用“lambda”,無法加載已保存的 Keras 模型

由于使用“lambda”,無法加載已保存的 Keras 模型

30秒到達戰場 2023-04-25 17:25:44
我有一個簡單的 Keras 網絡,它使用定義為 lambda 的自定義激活函數:from tensorflow.keras.activations import relulrelu = lambda x: relu( x, alpha=0.01 )model = Sequentialmodel.add(Dense( 10, activation=lrelu, input_dim=12 ))...它可以很好地編譯、訓練、測試(省略代碼),我可以使用model.save( 'model.h5' ). 但是,當我嘗試使用加載它時loaded = tf.keras.models.load_model( 'model.h5', custom_objects={'lrelu' : lrelu}),盡管定義lrelu完全如上所示,但它會抱怨:ValueError: Unknown activation function:<lambda>等一下:不是lambdapython 關鍵字嗎?我不打算重新定義 python 所以我可以加載一個模型——它會在哪里結束?我該如何克服這個問題?我需要指定什么作為我的custom_objects?根據TF Keras guide to saving and loading with custom objects and functions ...自定義函數(例如激活損失或初始化)不需要 get_config 方法。只要將其注冊為自定義對象,函數名稱就足以加載。在我看來,這正是我所做的。難道這只適用于使用def而不適用于 lambda 函數定義的函數嗎?
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2 回答

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慕標5832272

TA貢獻1966條經驗 獲得超4個贊

Lambda 沒有 Keras 可以自省的有效名稱屬性,因此在序列化過程中會造成混淆。請改用命名函數。


from tensorflow.keras.activations import relu


def lrelu(x):

   return relu(x, alpha=0.01)


model = Sequential()

model.add(Dense( 10, activation=lrelu, input_dim=12 ))

以機智:


>>> lrelu1 = lambda x: 0

>>> def lrelu2(x):

...   return 0

...

>>> lrelu1.__name__

'<lambda>'

>>> lrelu2.__name__

'lrelu2'

>>>


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反對 回復 2023-04-25
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HUWWW

TA貢獻1874條經驗 獲得超12個贊

這是包裝激活函數的另一種方法


model = Sequential()

model.add(Dense( 10, input_dim=12 ))

model.add(Lambda( lambda x: tf.keras.activations.relu( x, alpha=0.01 ) ))

這與執行 model.add(Activation('...')) 的概念相同,但具有自定義修改的激活


用于保存和加載:


model.save( 'model.h5' )

loaded = tf.keras.models.load_model( 'model.h5' )

我使用它保存和加載模型沒有問題https://colab.research.google.com/drive/1K-4_nt66AH5PQDv9Fn-l69-eu5S6Y5EU?usp=sharing


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反對 回復 2023-04-25
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