1. 概述
Keras是一个用于构建深度学习模型的高级库。它提供了一种简单而直观的方式来定义和训练神经网络。除了内置的层和函数外，Keras还支持用户自定义层和函数，以满足特定的需求。
2. 加载含有自定义层模型
要加载含有自定义层的模型，我们首先需要确保定义自定义层的代码可用。这意味着我们需要将自定义层的实现代码放在与模型加载代码相同的文件或模块中。
接下来，我们使用Keras的load_model函数加载模型：
from keras.models import load_model
model = load_model('model.h5')
这里，假设我们的模型文件名为model.h5。如果模型存在于不同的目录中，我们需要提供完整的路径。
一旦模型加载完成，我们就可以使用该模型进行预测，或者以其他方式与之交互。
3. 加载含有自定义函数的模型
要加载含有自定义函数的模型，我们需要确保定义自定义函数的代码可用。这通常意味着我们需要将自定义函数的实现代码放在与模型加载代码相同的文件或模块中。
接下来，我们使用Keras的custom_objects参数来指定自定义函数：
from keras.models import load_model
model = load_model('model.h5', custom_objects={'custom_function': custom_function})
这里，custom_function是我们的自定义函数。我们需要确保在加载模型之前已经定义了该函数。
一旦模型加载完成，我们就可以使用该模型进行预测，或者以其他方式与之交互。
4. 温度参数
温度参数（temperature）是在使用模型进行预测时经常使用的一个参数。它可以控制生成的文本的多样性。
在文本生成任务中，我们通常使用一个softmax函数来将模型的输出转化为一个概率分布。概率分布表示了下一个字符（或单词）的可能性。
当温度参数的值较高时，生成的文本更加随机和多样化。当温度参数的值较低时，生成的文本更加确定性和保守。
在Keras中，我们可以通过修改模型的预测函数来使用温度参数。以下是一个示例：
import numpy as np
def sample(preds, temperature=1.0):
preds = np.asarray(preds).astype('float64')
preds = np.log(preds) / temperature
exp_preds = np.exp(preds)
preds = exp_preds / np.sum(exp_preds)
probas = np.random.multinomial(1, preds, 1)
return np.argmax(probas)
temperature = 0.6
# 以某个输入为起点进行文本生成
start_text = 'I am feeling'
generated_text = start_text
for i in range(1000):
x_pred = ...
preds = model.predict(x_pred, verbose=0)[0]
next_index = sample(preds, temperature)
next_char = indices_char[next_index]
generated_text += next_char
generated_text = generated_text[1:]
print(generated_text)
在上述示例中，我们定义了一个sample函数，该函数接受模型的预测输出，并使用温度参数来对其进行调整。我们使用np.random.multinomial函数从调整后的预测值中进行采样，从而获得下一个字符的索引。
注意，在使用温度参数时，较高的值会导致生成的文本更加随机，而较低的值则会导致生成的文本更加保守。可以根据任务的需求调整温度参数的值。
通过以上步骤，我们可以加载含有自定义层或函数的模型，并使用温度参数来生成多样化的文本。