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

【问题标题】：Retrain a saved model in Keras that was trained using train_on_batch()在 Keras 中重新训练使用 train_on_batch() 训练的已保存模型
【发布时间】：2019-06-04 23:27:57
【问题描述】：

我正在研究 GANS，我需要在下班后保存模型。然后我必须再次重新训练之前保存的模型。我正在保存这三个模型，以便以后继续训练。

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 再次重新训练保存的模型时，它遇到了以下错误。

Unknown loss function:wasserstein_loss

我也尝试过Discriminator.compile(loss=Wasserstein loss)，但这仍然不能解决我的问题。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() 重新训练保存的模型。

【问题讨论】：

标签： python-3.x tensorflow keras deep-learning generative-adversarial-network

【解决方案1】：

自己解决

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

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

【讨论】：