Python-ohjelmoinnin ja Keras Deep Learning -kehyksen asiantuntijana ymmärrän mallien lataamiseen liittyvät mutkuudet, varsinkin kun mallissasi käytetään mukautettua häviötoimintoa. Tämä artikkeli opastaa sinua ratkaisemaan nämä haasteet ja lataamaan Keras-mallisi mukautetulla häviötoiminnolla.
Keras, korkean tason hermoverkkojen API, on käyttäjäystävällinen ja modulaarinen, ja se pystyy toimimaan joko TensorFlown tai Theanon päällä. Se on tunnettu yksinkertaisuudestaan ja helppokäyttöisyydestään. Yksinkertaisuudestaan huolimatta tiettyjen tehtävien ymmärtäminen, kuten mallin lataaminen mukautetulla häviötoiminnolla, voi kuitenkin olla melko vaikeaa.