keras的load_model实现加载含有参数的自定义模型

网上的教程大多数是教大家如何加载自定义模型和函数，如下图

这个SelfAttention层是在训练过程自己定义的一个class，但如果要加载这个自定义层，需要在load_model里添加custom_objects字典，这个自定义的类，不要用import ，最好是直接复制进再训练的模型中，这些是基本教程。

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如果直接运行上面的代码，会出现一个init初始化错误，如下图，

再来看看 这个SelfAttention 自定义的类的初始化

这就说明再调用这个类的时候，输入的ch=256并不会初始化这个类，需要先自定义好初始化值，如下图

调用方式不变

这样问题就解决啦！

补充知识：keras load model的时候，报错('Keyword argument not understood:', u'******')如何解决

由于keras不同版本的API有变化，因此在一个keras版本下训练的模型在另一个keras版本下加载时，可能会出现诸如('Keyword argument not understood:', u'data_format')等报错。

通过打开*.h5文件，查看该模型训练所用环境，再安装该环境即可解决报错。

查看Keras Model所用的Keras环境的方法

import h5py

f = h5py.File('Model.h5', 'r')
print(f.attrs.get('keras_version'))

根据输出的keras版本安装对应版本的keras即可解决加载问题。

以上这篇keras的load_model实现加载含有参数的自定义模型就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持python博客。