Keras load_model raise ValueError: Unknown layer: TokenEmbedding问题

当尝试使用Keras的load_model加载包含自定义层的模型时,会遇到ValueError。解决方法是在load_model函数中提供custom_objects参数,传入一个包含自定义层的字典。可以使用keras_bert的get_custom_objects()或者手动添加缺失的自定义对象。

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

问题复现: 

训练的模型存储方式: 

model.save_weights(model_path)

模型加载方式

from keras.models import load_model
model = load_model(model_path)

异常:

ValueError: Unknown layer: TokenEmbedding

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
解决该问题的方法是在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,当然也可以偷懒,直接使用custom_objects=get_custom_objects()

解决方案:

from keras.models import load_model
from keras_bert import get_custom_objects
model = load_model(model_path, custom_objects=get_custom_objects())

keras_bert中提供的get_custom_objects() 中包含如下元素: 

{'LayerNormalization': <class 'keras_layer_normalizat
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