keras 解决加载lstm+crf模型出错的问题
错误展示
new_model = load_model(“model.h5”)
报错:
1、keras load_model valueError: Unknown Layer :CRF
2、keras load_model valueError: Unknown loss function:crf_loss
错误修改
1、load_model修改源码:custom_objects = None 改为 def load_model(filepath, custom_objects, compile=True):
2、new_model = load_model(“model.h5”,custom_objects={‘CRF': CRF,‘crf_loss': crf_loss,‘crf_viterbi_accuracy': crf_viterbi_accuracy}
以上修改后,即可运行。
补充知识:用keras搭建bilstm crf
使用 https://github.com/keras-team/keras-contrib实现的crf layer,
安装 keras-contrib
pip install git+https://www.github.com/keras-team/keras-contrib.git
Code Example:
# coding: utf-8 from keras.models import Sequential from keras.layers import Embedding from keras.layers import LSTM from keras.layers import Bidirectional from keras.layers import Dense from keras.layers import TimeDistributed from keras.layers import Dropout from keras_contrib.layers.crf import CRF from keras_contrib.utils import save_load_utils VOCAB_SIZE = 2500 EMBEDDING_OUT_DIM = 128 TIME_STAMPS = 100 HIDDEN_UNITS = 200 DROPOUT_RATE = 0.3 NUM_CLASS = 5 def build_embedding_bilstm2_crf_model(): """ 带embedding的双向LSTM + crf """ model = Sequential() model.add(Embedding(VOCAB_SIZE, output_dim=EMBEDDING_OUT_DIM, input_length=TIME_STAMPS)) model.add(Bidirectional(LSTM(HIDDEN_UNITS, return_sequences=True))) model.add(Dropout(DROPOUT_RATE)) model.add(Bidirectional(LSTM(HIDDEN_UNITS, return_sequences=True))) model.add(Dropout(DROPOUT_RATE)) model.add(TimeDistributed(Dense(NUM_CLASS))) crf_layer = CRF(NUM_CLASS) model.add(crf_layer) model.compile('rmsprop', loss=crf_layer.loss_function, metrics=[crf_layer.accuracy]) return model def save_embedding_bilstm2_crf_model(model, filename): save_load_utils.save_all_weights(model,filename) def load_embedding_bilstm2_crf_model(filename): model = build_embedding_bilstm2_crf_model() save_load_utils.load_all_weights(model, filename) return model if __name__ == '__main__': model = build_embedding_bilstm2_crf_model()
注意:
如果执行build模型报错,则很可能是keras版本的问题。在keras-contrib==2.0.8且keras==2.0.8时,上面代码不会报错。
以上这篇keras 解决加载lstm+crf模型出错的问题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脚本之家。
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