在 Keras 中重新训练使用 train_on_batch() 训练的已保存模型

Question

我正在研究 GANS，我需要在下班后保存模型。然后我必须在保存的地方再次重新训练之前保存的模型。我把这三个模型存起来，以后继续训练。

Discriminator Model.h5
Generator Model.h5
Generator-on-Discriminator Model.h5

对于这些模型，我使用 perceptual loss 和 Wasserstein loss。但是当我 load_model 再次重新训练那个保存的模型时，它遇到了以下错误。

Unknown loss function:wasserstein_loss

我也试过 Discriminator.compile(loss=Wasserstein loss) 但这仍然没有解决我的问题。你们中的任何人都可以指导我解决这个问题并告诉我可以使用 train_on_batch() 重新训练已保存的模型。

Answer 1

自己解决了

在加载模型时定义 custom_objects={'wassertein_loss':wassertein_loss} 和路径解决了我的问题。即

Discriminator=load_model(model_path, custom_objects={'wassertein_loss':wassertein_loss} )

Retrain a saved model in Keras that was trained using train_on_batch()