Tensorflow 如何使用自定义优化器加载keras保存的模型

我已经编译并训练了一个带有自定义优化器的keras模型。我保存了模型，但是当我尝试加载模型时，它抛出一个错误，声明

ValueError:Unknown optimizer:MyOptimizer

。我试图将MyOptimizer作为自定义对象传递，例如：

models.load\u model（'myModel.h5'，custom\u objects={'optimizer'：MyOptimizer}）

，但它仍然抛出一个错误。如何加载带有自定义对象的keras模型？

我遇到了相同的问题：）

我使用

models.load\u model（'myModel.h5'，compile=False）

加载模型，从而使其正常工作

来自keras：

如果在保存的模型中找到了优化器，则该模型已编译。否则，将解压缩模型并显示警告。当

compile

设置为False时，编译将在没有任何警告的情况下忽略

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加载未编译的模型后，我可以使用自定义优化器再次编译它。

在您的情况下，必须使用优化器类的名称作为自定义对象字典中的键，因为优化器将是“MyOptimizer”对象

models.load_model('myModel.h5', custom_objects={'MyOptimizer': MyOptimizer})

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我也有同样的问题。然而，在我的模型中有两个不同的自定义对象。一个是我的优化器，另一个是自定义层。因此，我解决了我的问题如下：

my_loaded_model = tf.keras.models.load_model('my_models_name.h5', custom_objects={'KerasLayer':hub.KerasLayer , 'AdamWeightDecay': optimizer})

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顺便说一句，您不需要仅为推理而编译