在Keras中，如果您需要使用其他参数进行自定义丢失，我们可以像https://datascience.stackexchange.com/questions/25029/custom-loss-function-with-additional-parameter-in-keras中提到的那样使用它
def penalized_loss(noise):
def loss(y_true, y_pred):
return K.mean(K.square(y_pred - y_true) - K.square(y_true - noise), axis=-1)
return loss
当我训练模型时，上述方法有效 . 但是，一旦训练模型，我就难以加载模型 . 当我尝试在load_model中使用custom_objects参数时，如下所示
model = load_model(modelFile, custom_objects={'penalized_loss': penalized_loss} )
它抱怨 ValueError: Unknown loss function:loss
有没有办法将损失函数作为 custom_objects 中的自定义损失之一传递？从我可以收集的内容来看，在load_model调用期间，内部函数不在命名空间中 . 是否有更简单的方法来加载模型或使用附加参数的自定义损失
2 回答
就在这里！ custom_objects期望您用作损失函数的确切函数（在您的情况下是内部函数）：
不幸的是，keras不会在模型中存储噪声值，因此您需要手动将其提供给load_model函数 .
你可以试试这个：
（在当前'py'文件中定义'penalized_loss'函数后） .