custom_objects字典中的损失函数怎么引用

在使用自定义损失函数时，您需要将其定义为一个独立的函数，并将其作为参数传递给模型的compile()方法。然后，您需要在训练模型时将其包含在custom_objects字典中，以便模型能够正确地加载该函数。下面是一个示例：

from keras import backend as K

def dice_coef(y_true, y_pred, smooth=1):
    intersection = K.sum(y_true * y_pred, axis=[1,2,3])
    union = K.sum(y_true, axis=[1,2,3]) + K.sum(y_pred, axis=[1,2,3])
    return K.mean((2. * intersection + smooth) / (union + smooth), axis=0)

def dice_coef_loss(y_true, y_pred):
    return 1.0 - dice_coef(y_true, y_pred)

# compile the model with the custom loss function
model.compile(optimizer='adam', loss=dice_coef_loss, metrics=[dice_coef])

# train the model
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, custom_objects={'dice_coef_loss': dice_coef_loss})

在这个示例中，我们定义了两个函数：dice_coef()和dice_coef_loss()。dice_coef()用于计算Dice系数，dice_coef_loss()用于计算Dice系数的损失函数。在模型编译时，我们将dice_coef_loss()作为损失函数传递给了模型。在训练模型时，我们将其包含在custom_objects字典中，以确保模型能够正确地加载它。