Развертывание модели с пользовательской функцией потерь на машинном обучении Watson

Question

Я обучил модель на машинном обучении Уотсона с помощью пользовательской функции потерь, но при попытке развернуть ее я получаю сообщение об ошибке:

Invalid Input data: Unknow loss function:loss

Мне известно, что обычно в Keras вы можете загрузить модель с пользовательской функцией потерь, используя:

load_model('model.h5', custom_object={'loss': loss_function}) 

Сейчас я ищу способ добавить определение моей функции потерь в моем развертывании.

Answer 1

Ответ официальной поддержки:

Пользовательские функции и слои для Keras в настоящее время не поддерживаются в WML.Вы можете обратиться к тому, что поддерживается в этой док-станции: https://dataplatform.cloud.ibm.com/docs/content/analyze-data/pm_service_supported_frameworks.html?audience=wdp&context=analytics Кажется, здесь не упоминается часть о функциях потерь.Мы обновим документацию.

Дата: 2019-01-28

Answer 2

Вы должны быть в состоянии следовать методу, описанному в этом документе для Custom Compnents in TF Models для WML

https://dataplatform.cloud.ibm.com/docs/content/analyze-data/ml-custom_libs_tensorflow.html?audience=wdp&context=analytics

конкретные требования подробно описаны здесь: https://dataplatform.cloud.ibm.com/docs/content/analyze-data/ml-custom_libs_overview.html#requirements

Основная идея заключается в том, что вам нужно указать среду выполнения для вашего развертывания , в отличие от среды выполнения по умолчанию и упаковать ваш пользовательский компонент указанным способом.Надеюсь это поможет.