python-3.x - 在使用 train_on_batch() 训练的 Keras 中重新训练保存的模型

Question

我正在研究 GANS，我需要在下类后保存模型。然后我必须在保存它的地方再次重新训练以前保存的模型。我正在保存这三个模型以供以后继续训练。

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要再次重新训练该保存的模型，它会遇到以下错误。

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，并告诉我使用train_on_batch()重新训练保存的模型是可能的。

Answer 1

我自己解决了

定义 custom_objects={'wassertein_loss':wassertein_loss}加载模型时的路径解决了我的问题。 IE。

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