keras自定义损失函数并且模型加载的写法介绍

下面我将为您介绍如何在keras中自定义损失函数，并且展示模型加载的写法。本攻略涉及到以下几个方面：

1.自定义损失函数

2.保存模型

3.加载模型

自定义损失函数

在keras中，可以通过keras.losses.Loss类来定义损失函数。这个类中有两个方法必须要实现：call和get_config。其中call方法用于实现损失函数的计算，get_config方法用于返回损失函数的超参数配置。

下面是一个示例，展示如何定义一个简单的自定义损失函数：

import tensorflow.keras.backend as K

class MeanSquaredErrorWithPenalty(keras.losses.Loss):
    def __init__(self, penalty=0.1, **kwargs):
        super(MeanSquaredErrorWithPenalty, self).__init__(**kwargs)
        self.penalty = penalty

    def call(self, y_true, y_pred):
        return K.mean(K.square(y_pred - y_true)) + self.penalty*K.mean(K.abs(y_pred - y_true))

    def get_config(self):
        config = super().get_config().copy()
        config.update({
            'penalty':self.penalty
        })
        return config

这个损失函数根据均方误差加上目标值与预测值的绝对差的加权项来计算损失。其中，加权项的权重由penalty参数控制，可以通过实例化MeanSquaredErrorWithPenalty类来修改它。

保存模型

在keras中，可以通过model.save方法将模型保存到磁盘上。示例代码如下：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy',
              optimizer='sgd',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型

# 保存模型
model.save('my_model.h5')

在这个示例中，我们使用model.save()方法，将keras模型存储为HDF5文件格式。

加载模型

在keras中，可以通过keras.models.load_model方法加载已经保存的keras模型。示例代码如下：

from keras.models import load_model

# 加载模型
model = load_model('my_model.h5')

当加载模型时，模型的权重、优化器状态等所有信息都将还原到内存中，并且网络可以直接用于推理或继续训练。

以上是关于keras自定义损失函数并加载模型的完整攻略，希望对您有所帮助。