@Bisgates Salut, j`ai essayé votre chemin, mais malheureusement, il ne fonctionne pas. Il me donne juste le même message d`erreur: fichier “/Home/gnahzuy/.Conda/envs/GPU/lib/Python3.5/site-packages/keras/losses.py”, ligne 94, dans désérialiser printable_module_name = `fonction de perte`) fichier “/Home/gnahzuy/.Conda/envs/GPU/lib/Python3.5/ site-packages/keras/utils/generic_utils. py “, ligne 159, in deserialize_keras_object`: ` + function_name) ValueError: fonction de perte inconnue: sorenson_dice en utilisant le courant iMC PLAT 7,3 (E0605H05) et les JL384A et JL385A apparaissent comme des commutateurs HP Unknown, mais tout le reste au sujet de ces commutateurs est rempli avec les informations correctes. Je reçois la même question. Le modèle est compilé et enregistré: * * * * * * * * * * * * * * * * * * * `def triplet_loss (y_true, y_pred, alpha = 0,3): Ancre, positif, négatif = y_pred [0], y_pred [1], y_pred [2] pos_dist = TF. reduce_sum (TF. soustraire (ancre, positif)), AXIS =-1) NEG _ dist = TF. reduce_sum (TF. case (TF.

soustraire (ancre, négatif)), AXIS =-1) basic_loss = TF. Add (TF. soustraire (pos_dist, neg_dist), alpha) Loss = TF. reduce_sum (TF. maximum (basic_loss, 0,0)) perte de retour @SimulatedANeal j`utilise ssd_keras perte de keras_ loss_function. keras_ssd_loss importation SSDLoss et encore lors du chargement du modèle, je reçois cette erreur ValueError: fonction de perte inconnue: compute_loss. J`ai essayé au-dessus des méthodes pour résoudre, mais aucun de ces travaillé. J`utilise keras 2.1.3. ValueError: (`fonction de perte inconnue`, `: compute_loss`) et le code est: segnet_loss = KL. Lambda (lambda x: segnet_loss_graph (* x), Name = “segnet_loss”) ([input_gt_segmap, seg_score_map]) sorties = [segnet_loss] Model = KM.

Modèle (entrées, sorties, Name = `multi_task_segment`) * * * * * * * * * * * * * * * * * erreur obtention: * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * ValueError: perte inconnue fonction: triplet_loss = = = = = = = cuz je sauve les poids et la structure, je charge le modèle directement keras. callbacks. ModelCheckpoint (checkpoint_path, verbose = 0, save_weights_only = false)…… Voici le code d`inférence de keras. modèles Import load_model importer tensorflow comme TF Import keras importer keras. pertes keras. Loss. custom_loss = “segnet_loss” custom_objects = {“backend”: keras.

backend, “TF”: TF, “segnet_loss_graph”: segnet_loss_ Graph} Salut, j`ai un problème similaire avec: Model. Compile (perte = lambda x, y: custom_loss_function (x, y, third_argument), Optimizer = Optimizer) keras (Python 2.7.6) me donne l`erreur: (`fonction de perte inconnue`, `:`) mise à niveau est le meilleur à long terme chose à faire, mais vous pouvez ajouter les définitions de série de périphériques/modèle à IMC pour l`obtenir pour afficher le modèle approprié. Même procédure que ici https://lkhill.com/help-IMC-doesn`t-support-mon-nouveau-Cisco-Switch/-aller à la section “ajouter la série de périphériques/modèle” J`ai un problème similaire je compile mon modèle comme ceci: Model. Compile (perte = {`CTC`: lambda y_true, y_pred: y_pred}, Optimizer = SGD, Metrics = [`exactitude`]) lorsque load_model (`Model. HDF5 `, custom_objects = {`CTC`: lambda y_true, y_pred: y_pred}) il soulève “fonction de perte inconnue: ` `quelqu`un peut m`aider, Merci U beaucoup!!! Donc de toute façon, j`ai construit un certain code pour l`envoi de différentes couleurs à une bande de LED AdaFruit NeoPixel (basé sur les LEDs RGBW WS2812). FRmodel. Compile (Optimizer = `Adam`, perte = triplet_loss, Metrics = [`exactitude`]) FRmodel. Save (`Model. H5 `) `j`ai formé et sauvé un modèle qui utilise une fonction de perte personnalisée (version de keras: 2.0.2): bonnes nouvelles. J`ai trouvé ce guide et il a fait l`astuce: https://forum.xda-developers.com/sho….php?t=3565508 si elles vous limitent l`accès, vous pouvez également essayer de déconnecter le coaxial de la puissance du mode cyclisme et essayez d`y accéder de cette façon.

J`ai le même problème, avez-vous déjà trouvé comment résoudre ce problème? Merci @dluvizon, mais j`ai besoin de trois paramètres comme je l`ai écrit dans mon premier post. Comment puis-je le gérer? L`erreur est déclenchée uniquement lorsque j`essaie de recharger le modèle qui a été enregistré. @SimulatedANeal @dluvizon je compile mon modèle comme ceci: Model. Compile (perte = {`CTC`: lambda y_true, y_pred: y_pred}, Optimizer = Adam) après que je charge le modèle: load_model (`Model. HDF5 `, custom_objects = {“: lambda y_true, y_pred: y_pred}) j`ai travaillé, Cependant val_loss n`est pas impoved: avant de sauver: EPOCH: val_loss amélioré de inf à 228,31433, sauver le modèle à.. /Model.HDF5 EPOCH 00002: val_loss amélioré de 228,31433 à 176,43184 il ne sert à rien si je change “segnet_loss_graph”: segnet_loss_graph à l`un des trucs suivants “segnet_loss”: segnet_loss_graph “segnet_loss”: lambda x: segnet_loss_graph (* * x) “segnet_ loss_graph “: lambda x: segnet_loss_graph (* * x) * * * * * * * * * * * * * * * chargement du modèle à l`aide de: * * * * * * * * * * * * * * * * * FRmodel = load_model («Model. H5») Oui.

HC-035-620-CHS IT Exam PEGACSA71V1 IT Exam 650-303 Exam C_E2E100_08 Study Guide C4090-452 Study Guide 1Y0-A23 Study Guide ET0-003 Study Guide C90-05A Study Guide 2M00001A PDF 022-001 IT Exam 700-601 Exam PDF HP2-B46 Exam PDF 70-697 Certification CCFP-KR Exam PDF 9L0-507 VCE 000-056 Dumps 250-323 IT Exam 000-426 IT Exam 000-753 IT Exam C_TBIT51_73 Exam PDF 1Z0-885 Study Guide C_SASEAA157 PDF HP0-914 IT Exam 70-483 Study Guide EE0-302 VCE C_TB1200_07 Certification 000-114 PDF 310-081 VCE 1Z1-899 Exam PDF HP0-797 Exam 1D0-410 PDF 1Z1-866 Certification BI0-125 VCE E20-097 PDF 1Z1-895 Exam HP2-Q06 Certification HP0-538 IT Exam P_FINACC_65 VCE 000-N45 IT Exam 70-486 Study Guide 650-663 Study Guide CX-310-610 Dumps C2010-510 Exam 11GOCMU Certification A2090-421 Study Guide 1Y0-A01 Exam PDF HP0-M64 VCE 1Z1-051 Exam MK0-201 Exam PDF 60-DSFA680 Certification QQ0-301 Dumps HP0-417 Study Guide C6010-G42 Certification 050-724 Certification 1Z0-561 IT Exam 1Z1-560 Study Guide HP2-Z17 IT Exam C2040-928 VCE 1Z0-041 Exam HAAD-RN Exam PDF