Keras使用自定义对象加载模型 - Python

当我们使用Keras构建深度学习模型时，我们经常使用Keras的内置层和模型。然而，在某些情况下，我们可能希望使用自定义层或模型来实现特定的功能或实验。在这种情况下，我们需要知道如何使用Keras将自定义对象保存到磁盘并加载它们。本文将介绍在Keras中使用自定义对象加载模型的方法。

1. 定义自定义对象

首先，我们需要定义一个自定义对象，例如自定义层或自定义模型。下面是一个示例，其中定义了一个自定义层。

from tensorflow.keras.layers import Layer

class MyLayer(Layer):
    def __init__(self, output_dim, **kwargs):
        self.output_dim = output_dim
        super(MyLayer, self).__init__(**kwargs)

    def build(self, input_shape):
        self.kernel = self.add_weight(name='kernel',
                                      shape=(input_shape[1], self.output_dim),
                                      initializer='uniform',
                                      trainable=True)
        super(MyLayer, self).build(input_shape)

    def call(self, inputs):
        return tf.matmul(inputs, self.kernel)

    def compute_output_shape(self, input_shape):
        return (input_shape[0], self.output_dim)

2. 保存模型

现在，我们需要使用Keras API将自定义对象保存到磁盘，以便在以后的时间加载它们。我们可以使用save方法将模型保存为HDF5文件，如下所示。

from tensorflow.keras.models import Model

inputs = Input(shape=(784,))
x = Dense(64, activation='relu')(inputs)
outputs = MyLayer(10)(x)

model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
model.save('my_model.h5')

请注意，我们定义了一个包含自定义层的模型，并将其保存为名为my_model.h5的HDF5文件。

3. 加载模型

当我们需要加载自定义对象时，我们需要使用Keras API的load_model方法，如下所示。

from tensorflow.keras.models import load_model

model = load_model('my_model.h5', custom_objects={'MyLayer': MyLayer})

custom_objects参数是一个字典，它将自定义对象的名称映射到对象本身。在这种情况下，我们将自定义对象MyLayer映射到我们之前定义的MyLayer类。

4. 小结

在本文中，我们介绍了使用Keras中的自定义对象加载模型的方法。我们首先定义了一个自定义层作为示例，并将包含自定义层的模型保存到HDF5文件中。然后，我们通过使用load_model方法和custom_objects参数从磁盘加载模型，并重新创建它，以便按照原样重用自定义层或模型。

代码片段依照markdown格式：

```python
from tensorflow.keras.layers import Layer

class MyLayer(Layer):
    def __init__(self, output_dim, **kwargs):
        self.output_dim = output_dim
        super(MyLayer, self).__init__(**kwargs)

    def build(self, input_shape):
        self.kernel = self.add_weight(name='kernel',
                                      shape=(input_shape[1], self.output_dim),
                                      initializer='uniform',
                                      trainable=True)
        super(MyLayer, self).build(input_shape)

    def call(self, inputs):
        return tf.matmul(inputs, self.kernel)

    def compute_output_shape(self, input_shape):
        return (input_shape[0], self.output_dim)
        
from tensorflow.keras.models import Model, load_model
from tensorflow.keras.layers import Dense, Input

inputs = Input(shape=(784,))
x = Dense(64, activation='relu')(inputs)
outputs = MyLayer(10)(x)

model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
model.save('my_model.h5')

model = load_model('my_model.h5', custom_objects={'MyLayer': MyLayer})