ValueError: Unknown loss function: 'LogLoss'. Please ensure you are using a `keras.utils.custom_object_scope` and that this object is included in the scope. See https://www.tensorflow.org/guide/keras/save_and_serialize#registering_the_custom_object for details.

这个错误是因为在Keras中没有名为`LogLoss`的损失函数。可能是因为该损失函数的名称不正确或未注册为自定义对象。

如果您使用的是自定义损失函数，则需要使用`keras.utils.custom_object_scope`来注册该对象。这将确保在加载模型时可以正确地识别自定义损失函数。

例如，如果您有一个名为`my_loss`的自定义损失函数，您可以按照以下方式注册它：

import keras.backend as K

def my_loss(y_true, y_pred):
    # 自定义损失函数的计算逻辑
    pass

# 注册自定义损失函数
with keras.utils.custom_object_scope({'my_loss': my_loss}):
    model = keras.models.load_model('my_model.h5')

这样，在加载模型时，Keras将能够正确地识别名为`my_loss`的自定义损失函数。

相关问题

ValueError: Unknown loss function: dice_coef_loss. Please ensure this object is passed to the `custom_objects` argument. See https://www.tensorflow.org/guide/keras/save_and_serialize#registering_the_custom_object for details.

这个错误是因为您在使用Keras模型时使用了名为"dice_coef_loss"的自定义损失函数，但是您没有在保存模型时将该函数注册到Keras的自定义对象中。要解决此问题，您需要使用以下代码将自定义函数注册到Keras的自定义对象中：

from keras.utils.generic_utils import get_custom_objects
from <your_module> import dice_coef_loss

# 注册自定义函数
custom_objects = {'dice_coef_loss': dice_coef_loss}
get_custom_objects().update(custom_objects)

在上面的代码中，`<your_module>`应替换为包含自定义函数的模块名称。一旦您将自定义函数注册到Keras的自定义对象中，您就可以加载保存的模型，并且Keras将能够正确识别自定义损失函数。

ValueError: Unknown loss function: dice_coef_loss. Please ensure this object is passed to the `custom_objects` argument.

这个错误通常是由于在使用自定义的dice_coef_loss损失函数时，没有将其传递到模型的custom_objects参数中导致的。

您可以尝试在编译模型时将custom_objects参数设置为包含您的自定义损失函数的字典，如下所示：

from your_module import dice_coef_loss

model.compile(loss=dice_coef_loss, optimizer='adam', metrics=[your_metric], custom_objects={'dice_coef_loss': dice_coef_loss})

请注意，在custom_objects字典中，键是自定义函数的名称，值是自定义函数对象。这样编译模型时就会将自定义函数正确地传递给模型。