keras的自定义损失函数保存在哪里

Keras的自定义损失函数可以保存在Python文件中，然后通过`from xxx import yyy`的方式进行引用。如果你创建了一个自定义的损失函数，可以将其保存在一个Python文件中，例如：

# 自定义的损失函数
import keras.backend as K

def my_loss(y_true, y_pred):
    return K.mean(K.square(y_pred - y_true), axis=-1)

然后在训练模型时，可以通过以下方式进行引用：

from my_module import my_loss

model.compile(loss=my_loss, optimizer='adam')
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

需要注意的是，如果你的自定义函数保存在一个Python文件中，需要确保该文件所在的目录在Python解释器的搜索路径中，或者通过`sys.path.append()`将该目录添加到搜索路径中。

相关问题

tensorflow DNN网络中如何自定义一个在基础mse损失函数上用relu添加约束的自定义损失函数？

可以使用TensorFlow中的tf.keras.losses.Loss类来自定义损失函数。具体步骤如下：

1. 创建一个继承自tf.keras.losses.Loss的自定义损失函数类，重写call方法。

2. 在call方法中，调用基础mse损失函数，然后使用tf.nn.relu函数对结果进行约束，最后返回结果。

下面是一个示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.losses import Loss

class CustomLoss(Loss):
    def __init__(self, name='custom_loss'):
        super().__init__(name=name)

    def call(self, y_true, y_pred):
        mse_loss = tf.keras.losses.mean_squared_error(y_true, y_pred)
        relu_loss = tf.nn.relu(y_pred - 1)
        return mse_loss + relu_loss

在以上代码中，我们定义了一个名为CustomLoss的自定义损失函数类，继承自tf.keras.losses.Loss类。在call方法中，首先调用了基础mse损失函数mean_squared_error，并将其结果保存在mse_loss变量中。然后，使用tf.nn.relu函数对y_pred - 1的结果进行relu约束，并将其结果保存在relu_loss变量中。最后，将mse_loss和relu_loss相加并返回该结果。

接下来，在训练模型时，可以将该自定义损失函数作为参数传递给compile方法：

model.compile(optimizer='adam', loss=CustomLoss())

这样，在训练模型时，就会使用我们定义的自定义损失函数。