Keras/TensorFlow复用分割模型遇dice_loss未知错误，求解决

错误原因 #

Keras保存.h5模型时，仅会记录损失函数/指标的名称，不会保存其具体实现逻辑。dice_loss和iou_score属于segmentation_models库提供的自定义对象，加载模型时Keras无法自动识别，必须手动传入这些对象的定义。

修复步骤 #

1. 确保安装并导入segmentation_models库
   在Colab中先安装依赖（如果未安装）：

   !pip install segmentation_models
   

   然后导入库：

   import segmentation_models as sm
   

2. 修改模型加载代码，传入custom_objects参数
   将原来的加载代码替换为：

   from tensorflow.keras.models import load_model
   
   # 注册自定义损失和指标
   custom_objects = {
       'dice_loss': sm.losses.dice_loss,
       'iou_score': sm.metrics.iou_score
   }
   
   # 加载模型时传入custom_objects
   model = load_model("./drive/MyDrive/RetinaNeurons/RetinaNeuroneCounter.h5", custom_objects=custom_objects)
   

补充说明 #

• 如果模型训练时还使用了其他自定义对象（比如自定义优化器、层），也需要将它们一并加入custom_objects字典中。
• 确保segmentation_models的版本和训练模型时的版本一致，避免因版本差异导致的兼容性问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Vincent Gigot