当我们导入的模型含有自定义层或者自定义函数时，需要使用custom_objects来指定目标层或目标函数。
例如：
我的一个模型含有自定义层“SincConv1D”，需要使用下面的代码导入：
from keras.models import load_model
model = load_model('model.h5', custom_objects={'SincConv1D': SincConv1D})
如果不加custom_objects指定目标层Layer，则会出现以下报错：
ValueError: Unknown layer: SincConv1D
同样的，当我的模型含有自定义函数“my_loss”，需要使用下面的代码导入：
from keras.models import load_model
model = load_model('model.h5', custom_objects={'my_loss': my_loss})
补充知识：keras加载模型load_model报错——ValueError: Unknown layer: CRF
我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧！
from keras.models import load_model
model = load_model(model_path)
会报错，需要在load_model函数中添加custom_objects参数，来声明自定义的层
（用keras搭建bilstm-crf，在训练模型时，使用的是：
from keras_contrib.layers.crf import CRF）
from keras_contrib.layers.crf import CRF, crf_loss, crf_viterbi_accuracy
model = load_model(model_path, custom_objects={"CRF": CRF, 'crf_loss': crf_loss,
'crf_viterbi_accuracy': crf_viterbi_accuracy})
以上这篇使用Keras加载含有自定义层或函数的模型操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。