Keras使用自定义损失函数报Unknown loss function错误如何解决

这个报错的核心原因对应两个常见场景：

1. 编译模型时错误地将自定义损失函数名以字符串形式传入，Keras的内置损失映射表找不到对应自定义函数
2. 加载已保存的包含自定义损失的模型时，没有传入自定义对象映射

场景1：首次训练编译模型的修复方法 #

直接把model.compile步骤里的loss参数从字符串改为你定义的函数对象即可，不需要传字符串，修改后的编译代码如下：

model.compile(optimizer='rmsprop', loss=custom_loss_function, metrics=['mae'])

场景2：加载已保存的包含自定义损失的模型时的custom_objects传参方法 #

如果你是训练完成后保存了模型，后续重新加载模型用于推理/继续训练，需要在加载时通过custom_objects参数传入自定义损失的映射关系，映射的key是你保存模型时损失函数的名称字符串，value是你定义的损失函数对象，示例代码如下：

from keras.models import load_model

# 加载模型时传入自定义对象映射
model = load_model('你保存的模型路径.h5', custom_objects={'custom_loss_function': custom_loss_function})

额外提醒 #

你当前写的自定义损失函数存在两个问题：

• 循环逻辑中变量n没有定义，运行时会触发NameError
• 循环里每次都会覆盖l的取值，循环逻辑完全无效，当前损失等价于内置的MAE损失，可直接使用loss='mae'替代自定义函数

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Zai