使用keras调用load_model时报错ValueError: Unknown Layer

最新推荐文章于 2023-02-16 00:05:49 发布
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文章标签： 深度学习
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本文介绍了解决使用自定义层的深度学习模型在加载过程中遇到的问题的方法。当模型包含自定义层时，直接使用load_model函数可能无法正确加载模型。文章提供了具体的解决方案，即在调用load_model函数时，通过custom_objects参数传递自定义层的字典，确保模型能正确识别并加载这些自定义层。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

原因：模型使用了自定的层

处理：在load_model函数中添加custom_objects参数，该参数接受一个字典，键值为自定义的层的函数名（类名）

例如：

自定义了两层

def MaxPoolingWithArgmax2D(layer):

       pass

def MaxUnpooling2D(layer):

       pass

加载模型方式：
model = load_model(args["model"], custom_objects={'MaxPoolingWithArgmax2D': MaxPoolingWithArgmax2D, 'MaxUnpooling2D': MaxUnpooling2D})
keras调用load_model时报错ValueError: Unknown Layer
qq_41958434的博客
03-08 3325
keras调用load_model时报错ValueError: Unknown Layer
keras自定义卷积层，出错ValueError: Unknown layer
Student_PAN的博客
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出错原因： 要保存的model中包含了自定义的层（Custom Layer），导致加载模型的时候无法解析该Layer 解决办法 ner_model = load_model(model_path + 'my_model.h5', custom_objects={"CRF": CRF,"crf_loss": crf_loss, "crf_accuracy": crf_accuracy}) 参考链接 参考 ...
ValueError: Unknown layer: Mish
you 是 mine
10-21 938
项目场景： 测试yolov4有网络结构的模型和无网络结构的模型是识别速度是否有影响 问题描述： 下面这行代码报错：ValueError: Unknown layer: Mish yolo_model = load_model(model_path, compile=False) 原因分析： yolov4 中用到了个人构建的Mish函数，keras库中是没有的，当在使用self.yolo_model = load_model(model_path, compile=False)，load_model
记录解决keras调用load_model时报错ValueError: Unknown Layer: Attention
qq_39915004的博客
11-02 5057
事情是这样的 由于keras没有给出官方的Attention方法，所以不可避免地要自己编写Attention层。 在经历一番倒腾之后，Attention层终于能用于训练，但是评估模型的时候，调用load_model就出问题了 ValueError: Unknown Layer: Attention 从报错内容可知，是keras没认出我自定义的Attention层，于是按照网上的方法照葫芦画瓢，给load_model添加了一个参数 model = load_model("model.h5"，
Python 报错记录——ValueError: Unknown layer:XXXXX
pppgu‘s blog
09-03 1755
Python 报错记录——ValueError: Unknown layer:XXXXX参考 利用keras导入自定义模型时会报错： ValueError: Unknown layer:Mandist 比如我的源代码是： model = tf.keras.models.load_model('en_SiameseLSTM.h5') 由于原先训练的模型有自定义层Mandist，keras导入时识别不出来就会报错。因此，需要加入 model = tf.keras.models.load_model('en_
tensorspace模型预处理报错，从ValueError: Unknown Layer:LayerName开始和后续引发的一系列错误
qq_43441764的博客
03-17 1417
在拿到跑出来的keras模型文件，想要展示为tensorspace的效果，需要先进行模型预处理，将模型转换为tensorspace可以处理的文件类型，在bash中运用tensorspace-converter，进行模型预处理时遇到了以下问题：
keras 解决加载lstm+crf模型出错的问题
12-17
1. `ValueError: Unknown Layer: CRF` - 这个错误意味着Keras无法识别你在模型中使用的`CRF`层。 2. `ValueError: Unknown loss function: crf_loss` - Keras同样无法识别你自定义的损失函数`crf_loss`。 **错误...
keras加载含有自定义层或函数的模型custom_objects
shuijinghua的博客
08-14 1万+
遗留问题:2019-9-6 1.retinanet_bbox()中__build_anchors出来的anchor和模型的预测值regression = model.outputs[0]之间,基本是box和偏移量的关系,为什么regression不直预测目标的真实位置呢 2.不同尺寸的照片,目标的大小就不一样,网络是如何做到对不同尺寸的适应呢? keras实现自定义层 前言:kera...
keras模型加载 Unknown Layer
sinat_24091225的博客
04-02 1706
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keras调用load_model时报错ValueError: Unknown layer:*解决办法
ydd的博客，记录生活
02-21 3129
报的错误是ValueError: Unknown layer: SpatialPyramidPooling， 使用了SPPnet用于分类。 错误原因：keras中SPP不是默认存在的层，使用 load model 函数报错。 解决： model.save('./vgg40e.h5') from keras.models import load_model from keras.utils import CustomObjectScope with CustomObjectScope({'SpatialPyr
python 实现非极大值抑制算法（Non-maximum suppression, NMS）
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NMS 算法在目标检测，目标定位领域有较广泛的应用。 算法原理 非极大值抑制算法（Non-maximum suppression, NMS）的本质是搜索局部极大值，抑制非极大值元素。 算法的作用 当算法对一个目标产生了多个候选框的时候，选择 score 最高的框，并抑制其他对于改目标的候选框 适用场景 一幅图中有多个目标（如果只有一个目标，那么直接取 score 最高的候选框即可）。 算法的输入 算法对一幅图产生的所有的候选框，以及每个框对应的 score （可以用一个 5 维数组 dets 表示，前 4 维表示四个角的坐标，第 5 维表示分数），阈值 thresh。 算法的输出 正确的候选
Keras load_model 导入错误的解决方式
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主要介绍了Keras load_model 导入错误的解决方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
使用keras调用load_model时报错ValueError: Unknown Layer:LayerName
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出现该错误是因为要保存的model中包含了自定义的层（Custom Layer），导致加载模型的时候无法解析该Layer。详见can not load_model() if my model contains my own Layer 该issue下的解决方法不够全，综合了一下后可得完整解决方法如下： 在load_model函数中添加custom_objects参数，该参数接受一个字典，键值为自定...
自定义层，tensorflow加载模型的时候出现ValueError: Unknown layer: xxxxx。
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使用tenseoflow自定义一个网络，为类，训练好之后，加载模型，出现ValueError: Unknown layer: ExternalAttention。下面分别是定义的类和报错。意思应该是出现了多个值，也出现了名字，应该是多了名字这个参数，回到自定义类，将名字参数删除即可。在网上搜寻了方法，直接添加一个参数。删除前截图：第五行有个name参数。
ValueError: Unknown layer:**
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1问题描述： 出现：ValueError: Unknown layer：**（此处因为会有各种情况，不详细写出） 使用keras搭建模型，并成功训练和保存了模型结构和参数，但当load_model时，便出现了该问题，一开始的想法是使用model.to_json()方式保存模型结构，使用model.save_weights()方式保存权重参数，但加载模型结构时仍然出现此问题。 2原因与方案 翻墙到x...
ValueError: Unknown layer:name
weixin_42593130的博客
02-16 502
这个错误通常表示在模型中引用了一个不存在的层名。 可能有几种原因导致这个错误： 拼写错误：请检查你的代码是否正确地拼写了层名。 模型结构已更改：如果你修改了模型的结构，例如删除或更改了某些层，那么保存的模型权重将不再与新模型相对应，因此在加载模型时可能会出现这个错误。 加载错误：如果你正在加载一个预训练的模型，那么这个错误可能是由于加载的模型与你的代码或环境不兼容引起的。请检查你的代码、环境...
ValueError: Unknown layer: InstanceNormalization
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05-12 1521
ValueError: Unknown layer: InstanceNormalization使用keras的load_model出现如上错误 使用keras的load_model出现如上错误 原因是我们在训练模型的时候使用了InstanceNormalization这个归一化层代替了之前的BatchNormalization这个归一化层。而在我们使用keras的load_model这个函数加载保存的模型时，它不知道这个InstanceNormalization是什么东西。所以它会报错。 那我们就要让它知
关于机器学习模型VlaueError异常处理
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04-08 1862
关于python机器学习模型VlaueError异常处理 在优化过程中抛出异常：ValueError: Unknown loss function: mean_sequared_error. Please ensure this object is passed to the custom_objects argument. 解决方案：自定义一个损失函数类，然后直接传入 #这是我定义的损失函数 def loss_max(y_true, y_pred): from keras import backe
keras使用自定义损失函数加载模型时报错ValueError: Unknown loss function: focal_loss_fixed.
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keras使用自定义损失函数加载模型时报错ValueError: Unknown loss function: focal_loss_fixed.
load_model 报错 ValueError: Unknown optimizer: Custom>Adam. Please ensure this object is passed to the `custom_objects` argument. See https://www.tensorflow.org/guide/keras/save_and_serialize#registering_the_custom_object for details.
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### 加载 TensorFlow Keras 模型时遇到未知优化器错误的解决方案 当使用 `load_model` 函数加载保存为 SavedModel 格式的模型并自定义了优化器（如 Custom Adam），可能会遇到 `ValueError: Unknown optimizer` 错误。为了成功加载此类模型，可以采取以下措施： #### 设置 `compile=False` 为了避免因未识别的组件而引发异常，在调用 `load_model` 方法时应指定参数 `compile=False`[^3]。 ```python from tensorflow.keras.models import load_model model = load_model('/path/to/saved/model', compile=False) ``` #### 手动编译模型 一旦通过上述方式绕过了自动编译过程，则需显式地重新配置模型以应用所需的优化算法和其他选项。这一步骤涉及提供完整的优化器实例以及任何必要的度量标准或损失函数。 ```python import tensorflow as tf optimizer_instance = tf.keras.optimizers.Adam( learning_rate=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-07, ) model.compile( optimizer=optimizer_instance, loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'] ) ``` #### 使用 `custom_objects` 参数传递自定义类 如果使用的优化器不是内置类型而是用户自定义实现版本，则还需要借助于 `custom_objects` 参数来告知框架如何解析这些实体。对于名为 “CustomAdam”的定制化优化器而言，具体做法如下所示[^4]： ```python class CustomAdam(tf.keras.optimizers.Optimizer): # 定义自己的优化器逻辑... custom_objects_dict = { 'CustomAdam': CustomAdam } model = load_model( '/path/to/saved/model', custom_objects=custom_objects_dict, compile=True # 如果已注册所有依赖项则可尝试开启此标志位 ) ``` 以上策略能够有效处理由不兼容或者缺失的优化器引起的加载失败情况，并确保所恢复的对象具备预期的行为特性。
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