【keras】load model时出现Missing Layer错误

问题描述：训练结束后，保存model为hdf5和yaml格式的文件

yamlFilename = os.path.join(dir,filename)yamlModel = model.toyaml()with open(yamlFilename, "w") as yamlFile:    yamlFile.write(yamlModel)

随后load model

with open(chkptFilename,'r') as f:    model_yaml = f.read()model = KM.model_from_yaml(model_yaml,customs_objects={"dict":dict})model.load_weights(weightFilename)

但是报错

问题分析：经过debug分析，原因出在model建立过程中前面lambda层的inbound_node列表中含有后面层，因此从上到下load时，会找不到后面层。重新建立一次model，然后用model.summary() 可以看出其中的原因。

出现这种情况，可能的原因在于，该lambda层在其他py文件中定义，然后import进来，前后多次用到这个lambda层的话，在模型编译过程中，该lambda层可能只编译了一次，前后层共用之，导致后面层结点出现在前面层的inbound_node列表中。
解决办法： 不要在其他py文件中自定义lambda层，直接将其定义在model建立的文件中。或者直接继承Layer层，在其他py文件中重新自定义该层。