如何在Keras中使用Lambda层构建、保存和加载模型

在深度学习领域，Keras是一个广受欢迎且易于使用的构建深度学习模型的库。它支持多种常见的层类型，如输入层、全连接层、卷积层、转置卷积层、重塑层、归一化层、随机失活层、展平层以及激活层等。然而，有时我们可能需要对数据执行现有层无法实现的操作，这时Lambda层就派上用场了。本文将详细介绍如何在Keras中使用Lambda层来构建、保存和加载模型。

一、使用Keras的函数式API构建模型

在Keras中有三种构建模型的API：顺序API（Sequential API）、函数式API（Functional API）和模型子类化API（Model Subclassing API）。本文重点关注函数式API。

以MNIST数据集图像识别任务为例，构建模型需堆叠各种层。首先是输入层，使用tensorflow.keras.layers.Input()类创建，需指定shape参数，MNIST图像大小为28x28，即784，因此shape=(784)。如下：

input_layer = tensorflow.keras.layers.Input(shape=(784), name="input_layer")

接下来是全连接层，使用Dense类创建，通过units参数指定神经元数量，并连接到输入层：

dense_layer_1 = tensorflow.keras.layers.Dense(units=500, name="dense_layer_1")(input_layer)

然后添加激活层，这里使用ReLU激活函数：

activ_layer_1 = tensorflow.keras.layers.ReLU(name="activ_layer_1")(dense_layer_1)

按照类似方式继续添加全连接层和激活层：

dense_layer_2 = tensorflow.keras.layers.Dense(units=250, name="dense_layer_2")(activ_layer_1) 
activ_layer_2 = tensorflow.keras.layers.ReLU(name="relu_layer_2")(dense_layer_2) 
dense_layer_3 = tensorflow.keras.layers.Dense(units=20, name="dense_layer_3")(activ_layer_2) 
activ_layer_3 = tensorflow.keras.layers.ReLU(name="relu_layer_3")(dense_layer_3)

由于MNIST数据集有10个类别，最后一个全连接层的units设为10：

dense_layer_4 = tensorflow.keras.layers.Dense(units=10, name="dense_layer_4")(activ_layer_3)

为得到每个类别的分数，添加Softmax层：

output_layer = tensorflow.keras.layers.Softmax(name="output_layer")(dense_layer_4)

此时各层已连接，但模型尚未创建，使用Model类构建模型，传入输入层和输出层：

model = tensorflow.keras.models.Model(input_layer, output_layer, name="model")

在加载数据集和训练模型前，需使用compile()方法编译模型：

model.compile(optimizer=tensorflow.keras.optimizers.Adam(lr=0.0005), loss="categorical_crossentropy")

使用model.summary()可查看模型架构概述。准备数据集时，从keras.datasets模块加载MNIST数据，将数据类型转换为float64并归一化，再重塑为784维向量。由于使用categorical_crossentropy损失函数，需对标签进行独热编码，最后使用fit()方法训练模型。

二、添加Lambda层

假设在dense_layer_3层后，想对张量执行添加固定值2的操作，现有层无法实现，可通过Lambda层解决。

先定义执行该操作的函数：

def custom_layer(tensor): 
    return tensor + 2

然后使用Lambda类创建Lambda层，传入定义的函数，并连接到dense_layer_3：

lambda_layer = tensorflow.keras.layers.Lambda(custom_layer, name="lambda_layer")(dense_layer_3)

为查看Lambda层前后张量的变化，可创建两个新模型before_lambda_model和after_lambda_model，分别返回Lambda层前和Lambda层的输出。训练主模型后，使用predict()方法查看两个新模型的输出，可看到Lambda层操作的结果。

三、向Lambda层传递多个张量

若想执行依赖于dense_layer_3和relu_layer_3两层的操作，需向Lambda层传递两个张量。通过创建包含这两个张量的列表实现：

lambda_layer = tensorflow.keras.layers.Lambda(custom_layer, name="lambda_layer")([dense_layer_3, activ_layer_3])

在自定义函数中获取并处理这些张量，例如将两层相加：

def custom_layer(tensor): 
    tensor1 = tensor[0] 
    tensor2 = tensor[1] 
    return tensor1 + tensor2

同样可创建相关模型查看各层输出。

四、保存和加载包含Lambda层的模型

保存模型可使用save()方法：

model.save("model.h5")

加载模型使用load_model()方法：

loaded_model = tensorflow.keras.models.load_model("model.h5")

但加载包含Lambda层的模型时，可能会遇到SystemError: unknown opcode错误，可能原因是构建和使用模型的Python版本不同。

五、解决加载包含Lambda层模型时的SystemError错误

解决此问题，不采用上述保存模型的方式，而是使用save_weights()方法仅保存模型权重。模型架构通过代码重新创建，因为将模型架构保存为JSON文件再加载仍会报错。

保存模型权重：

model.save_weights('model_weights.h5')

重新创建模型架构：

input_layer = tensorflow.keras.layers.Input(shape=(784), name="input_layer") 
dense_layer_1 = tensorflow.keras.layers.Dense(units=500, name="dense_layer_1")(input_layer) 
activ_layer_1 = tensorflow.keras.layers.ReLU(name="relu_layer_1")(dense_layer_1) 
dense_layer_2 = tensorflow.keras.layers.Dense(units=250, name="dense_layer_2")(activ_layer_1) 
activ_layer_2 = tensorflow.keras.layers.ReLU(name="relu_layer_2")(dense_layer_2) 
dense_layer_3 = tensorflow.keras.layers.Dense(units=20, name="dense_layer_3")(activ_layer_2) 
activ_layer_3 = tensorflow.keras.layers.ReLU(name="relu_layer_3")(dense_layer_3) 
def custom_layer(tensor): 
    tensor1 = tensor[0] 
    tensor2 = tensor[1] 
    epsilon = tensorflow.keras.backend.random_normal(shape=tensorflow.keras.backend.shape(tensor1), mean=0.0, stddev=1.0) 
    random_sample = tensor1 + tensorflow.keras.backend.exp(tensor2/2) * epsilon 
    return random_sample 
lambda_layer = tensorflow.keras.layers.Lambda(custom_layer, name="lambda_layer")([dense_layer_3, activ_layer_3]) 
dense_layer_4 = tensorflow.keras.layers.Dense(units=10, name="dense_layer_4")(lambda_layer) 
after_lambda_model = tensorflow.keras.models.Model(input_layer, dense_layer_4, name="after_lambda_model") 
output_layer = tensorflow.keras.layers.Softmax(name="output_layer")(dense_layer_4) 
model = tensorflow.keras.models.Model(input_layer, output_layer, name="model") 
model.compile(optimizer=tensorflow.keras.optimizers.Adam(lr=0.0005), loss="categorical_crossentropy")

最后使用load_weights()方法加载权重：

model.load_weights('model_weights.h5')

通过本文介绍，我们了解了如何在Keras中使用Lambda层创建自定义操作，以及如何解决加载包含Lambda层模型时可能遇到的问题，希望能帮助读者在深度学习模型构建中更灵活地运用Keras。