ValueError：未知层：自定义>CTCLayer。请确保将此对象传递给“custom_objects”参数

Question

我想在另一个应用程序中使用Keras 手写识别示例中描述的训练模型，并尝试使用以下内容加载模型；

from keras.models import load_model
from tensorflow import keras

model = keras.models.load_model("test4_20211113.h5", custom_objects={'CTCLayer': CTCLayer}) 

我收到“ValueError：未知层：Custom>CTCLayer。请确保将此对象传递给参数custom_objects。”

我添加了 custom_objects 参数，并通过在本文“ ValueError：未知层：CapsuleLayer ”之后添加 **kwargs 来修改 CTCLayer 类。

class CTCLayer(keras.layers.Layer):
    def __init__(self, name=None, **kwargs):
        self.name = name
        super().__init__(**kwargs)
        self.loss_fn = keras.backend.ctc_batch_cost

    def call(self, y_true, y_pred):
        batch_len = tf.cast(tf.shape(y_true)[0], dtype="int64")
        input_length = tf.cast(tf.shape(y_pred)[1], dtype="int64")
        label_length = tf.cast(tf.shape(y_true)[1], dtype="int64")

        input_length = input_length * \
            tf.ones(shape=(batch_len, 1), dtype="int64")
        label_length = label_length * \
            tf.ones(shape=(batch_len, 1), dtype="int64")
        loss = self.loss_fn(y_true, y_pred, input_length, label_length)
        self.add_loss(loss)

        # At test time, just return the computed predictions.
        return y_pred

我是 Python 和 Keras 的初学者，如果您让我知道如何解决这个问题，我将不胜感激。

Answer 1

为了加载，需要首先保存模型（很可能在之后model.fit）：

model.fit(args)

model.save(pathToYourFile, save_format="h5")

然后就可以用keras.models.load_model方法加载模型了。通常这不是问题。但是如果您开发自定义层，则需要将对它/它们的特定引用传递到custom_objects属性中，如下所示

keras.models.load_model(pathToModel, custom_objects={
  'CTCLayer': CTCLayer
})

我的环境：

• 蟒蛇：'3.10.8'
• sys.version: '3.10.8 (主要, 2022年11月24日, 08:09:04) [Clang 14.0.6 ]
• 张量流版本：'2.11.0'