function」とエラーになることがあります。その解決法を示します。functionの解決法テストデータエラーを再現させるための問題設定として、以下のような関数で示されるデータを作ります。0)$グラフで書くと次のようなデータです(グラフはさらに上の式にノイズを乗せています)。このグラフは以下のコードのplot_data()を実行したものです。plt.show()説明のためのテストデータなのでざっくりとだけ解説しますが、Xはnp.random.randで0~1の一様乱数を1000個発生させています。それを-5~5の範囲に拡張し、上の式を適用しました。ノイズは標準偏差0.5の正規乱数(np.random.randn)を乗せています。今回特別にyが0より大きいときのみの回帰式を求めます。上の式より、$y=4x$が求めればいいのです。活性化関数にReLUを使えばカスタム損失関数なくても行けるかもしれませんが、今回は次のように構成しました。入力層→出力層のシンプルなニューラルネットワーク。ニューロンが1個だけ活性化関数は使わない(=線形活性化関数)損失関数を独自に定義し、yが0より大きいときは平均二乗誤差、yが0以下のときは誤差0とするコードは以下の通り。model.save("model.h5")損失関数のところがトリッキーですが、ytrueが0よりも大きければK.maximumが1、0以下ならば0となり、結果的にytrueが0よりも大きい場合のみ平均二乗誤差が返されるようになります。カスタム損失関数で行っているのはテンソル同士の計算なので、直感的なコードではないかもしれません。train()を実行すると訓練が始まり、最終的に「model.h5」というファイルにモデルが保存されます。ちなみに、係数を表示すると以下の通りです。dtype=float32)]Weightsの最初が係数で、2つ目が切片です。「$y=4x$」(実際には$y=4.01x+0.04$)となり、ほぼ期待通りの答えが得られました。functionの解決法ここからが本題。先程保存した「model.h5」を別スクリプトファイルで読み込んでみます。load_model("model.h5")これを実行すると次のようなエラーが出ます。function:loss_function独自に定義した損失関数が読み込めないためこのようなエラーが起こります。損失関数をコピペすればよいのではなく、load_modelするときにcustom_objectsの引数に渡す必要があります。loss_function})これで正しく読み込めます。fitやオプティマイザーを独自に定義したときも似たようなエラーが起こるかもしれませんが、同様のアプローチでOKです。Commentコメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。