keras 模型中自定义上采样函数，加载模型报错: ValueError: Unknown layer: BilinearUpsampling

最新推荐文章于 2025-02-27 17:28:41 发布

Chaojun_Shi

最新推荐文章于 2025-02-27 17:28:41 发布

阅读量2.3k

点赞数

分类专栏：深度学习 python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_21466543/article/details/102787204

版权

本文介绍了在Keras中自定义BilinearUpsampling层导致加载模型时出现`ValueError: Unknown layer: BilinearUpsampling`的问题。在训练过程中，自定义层能够正常工作，但当尝试使用ModelCheckpoint加载模型进行测试时，遇到了错误。这可能是由于模型序列化过程中未包含自定义层的实现导致的。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

模型自定义了BilinearUpsampling层如下代码，模型训练能正常调用BilinearUpsampling，模型保存用ModelCheckpoint，测试时加载模型报错：ValueError: Unknown layer: BilinearUpsampling

class BilinearUpsampling(Layer):

    def __init__(self, upsampling=(2, 2), data_format=None, **kwargs):

        super(BilinearUpsampling, self).__init__(**kwargs)
        self.data_format = conv_utils.normalize_data_format(data_format)
        self.upsampling = conv_utils.normalize_tuple(upsampling, 2, 'size')
        self.input_spec = InputSpec(ndim=4)

    def compute_output_shape(self, input_shape):
        height = self.upsampling[0] * \
            input_shape[1] if input_shape[1] is not None else None
        width = self.upsampling[1] * \
            input_shape[2] if input_shape[2] is not None else None
        return (input_shape[0],
                height,
                width,
                input_shape[3])

    def c

最低0.47元/天解锁文章