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tf.keras.models.load_model() 加载模型时，有一个参数compile，默认是True，会自动compile。但用户自定义的loss或者metric无法被识别。这时候需要把自定义的函数通过custom_objects传进去。
但是，使用custom_objects参数传入自定义函数，可以解决'.h5'格式的模型。
不能解决savedmodel格式的模型。
可以关注tensorflow github的issue，目前好像还没解决。
https://github.com/tensorflow/tensorflow/pull/34048
fails if the loaded model is a SavedModel (saved with format="tf")
# this fails if the loaded model is a SavedModel (saved with format="tf")
from tensorflow.keras import models
model = models.load_model("/path/to/tf_model", custom_objects={"custom_loss": custom_loss})
解决方法：把参数compile设置为False，手动compile。
def mloss(a,b):
return a-b
def mMetric(a,b):
return a-b
model_dir = 'path/to/your/tf-format/model'
model = tf.keras.models.load_model(model_dir, compile=False)
model.compile(optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(lr = 1e-4),
loss = mloss,
metrics = ['accuracy', mMetric])
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