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這篇文章主要講解了如何使用Keras加載含有自定義層或函數的模型，內容清晰明了，對此有興趣的小伙伴可以學習一下，相信大家閱讀完之后會有幫助。
當我們導入的模型含有自定義層或者自定義函數時，需要使用custom_objects來指定目標層或目標函數。
例如：
我的一個模型含有自定義層“SincConv1D”，需要使用下面的代碼導入：
from keras.models import load_model
model = load_model('model.h6', custom_objects={'SincConv1D': SincConv1D})
如果不加custom_objects指定目標層Layer，則會出現以下報錯：
ValueError: Unknown layer: SincConv1D
同樣的，當我的模型含有自定義函數“my_loss”，需要使用下面的代碼導入：
from keras.models import load_model
model = load_model('model.h6', custom_objects={'my_loss': my_loss})
補充知識：keras加載模型load_model報錯——ValueError: Unknown layer: CRF
我就廢話不多說了，大家還是直接看代碼吧！
from keras.models import load_model
model = load_model(model_path)
會報錯，需要在load_model函數中添加custom_objects參數，來聲明自定義的層
（用keras搭建bilstm-crf，在訓練模型時，使用的是：
from keras_contrib.layers.crf import CRF）
from keras_contrib.layers.crf import CRF, crf_loss, crf_viterbi_accuracy
model = load_model(model_path, custom_objects={"CRF": CRF, 'crf_loss': crf_loss,
'crf_viterbi_accuracy': crf_viterbi_accuracy})看完上述內容，是不是對如何使用Keras加載含有自定義層或函數的模型有進一步的了解，如果還想學習更多內容，歡迎關注億速云行業資訊頻道。
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