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嗨，我有一个基于此https://github.com/igormq/asr-study/tree/keras-2的模型，该模型几乎可以保存但无法加载（完整模式或 json/weights ) 由于没有正确定义损失这一事实。

inputs = Input(name='inputs', shape=(None, num_features))
...
o = TimeDistributed(Dense(num_hiddens))(inputs)

# Output layer
outputs = TimeDistributed(Dense(num_classes))(o)

# Define placeholders
labels = Input(name='labels', shape=(None,), dtype='int32', sparse=True)
inputs_length = Input(name='inputs_length', shape=(None,), dtype='int32')

# Define a decoder
dec = Lambda(ctc_utils.decode, output_shape=ctc_utils.decode_output_shape,
             arguments={'is_greedy': True}, name='decoder')
y_pred = dec([output, inputs_length])

loss = ctc_utils.ctc_loss(output, labels, input_length)


model = Model(input=[inputs, labels, inputs_length], output=y_pred)
model.add_loss(loss)

opt = Adam(lr=args.lr, clipnorm=args.clipnorm)

 # Compile with dummy loss
 model.compile(optimizer=opt, loss=None, metrics=[metrics.ler])

这将编译并运行（注意它使用了没有很好记录的 add_loss 函数）。甚至可以说服它通过一些工作来保存 - 正如这篇文章所暗示的那样 ( https://github.com/fchollet/keras/issues/5179 )，您可以通过强制图表完成来保存它。我通过制作一个虚拟的 lambda 损失函数来引入不完全属于图表的输入来做到这一点，现在这似乎可行。

#this captures all the dangling nodes so will now save
fake_dummy_loss = Lambda(fake_ctc_loss,output_shape(1,),name=ctc)([y_pred,labels,inputs_length])

def fake_ctc_loss(args):
return tf.Variable(tf.zeros([1]),name="fakeloss")

我们可以像这样将它添加到模型中：

model = Model(input=[inputs, labels, inputs_length], output=[y_pred, fake_dummy_loss])

现在尝试加载时的损失表示它不能，因为它缺少损失函数（我猜这是因为尽管使用了 add_loss，但它被设置为 None 。

任何帮助在这里表示赞赏

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我在我的一个项目中遇到了类似的问题，该项目add_loss用于手动向我的模型添加自定义损失函数。你可以在这里看到我的模型：Keras Loss Function with Additional Dynamic Parameter 正如你所发现的，加载模型load_model失败，抱怨缺少损失函数。

无论如何，我的解决方案是保存和加载模型的权重，而不是整个模型。该类Model有一个save_weights方法，在这里讨论：https ://keras.io/models/about-keras-models/ 同样，有一个load_weights方法。使用这些方法，您应该能够很好地保存和加载模型。缺点是您必须预先定义模型，然后加载权重。在我的项目中，这不是问题，只涉及一个小的重构。

希望有帮助。

于 2018-05-02T23:42:36.263 回答