在模型中使用自定义图层时,Keras的load_model函数可能会导致'TypeError: Keyword参数未被理解'的错误。这个错误通常是由于在自定义图层中使用了不支持序列化的对象或函数而导致的。
为了解决这个问题,可以采取以下几个步骤:
以下是一个示例,展示了如何在自定义图层中实现get_config和from_config方法:
from tensorflow.keras.layers import Layer
class CustomLayer(Layer):
def __init__(self, units=32):
super(CustomLayer, self).__init__()
self.units = units
def build(self, input_shape):
self.w = self.add_weight(shape=(input_shape[-1], self.units),
initializer='random_normal',
trainable=True)
def call(self, inputs):
return tf.matmul(inputs, self.w)
def get_config(self):
config = super(CustomLayer, self).get_config()
config.update({'units': self.units})
return config
@classmethod
def from_config(cls, config):
return cls(**config)
在使用load_model函数加载包含自定义图层的模型时,确保自定义图层的类定义在加载之前已经被导入。这样Keras才能正确地识别和重建自定义图层。
希望这个回答能够帮助到您。如果您需要更多关于Keras或其他云计算相关的问题的帮助,请随时提问。
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