尝试使用 .get_layer 方法在 Keras 中创建模型时图形断开连接

Question

在正常的代码中，我做了这样的事情，一切正常：

from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model
import keras.backend as K
import numpy as np
import tensorflow as tf
from sklearn.datasets import make_blobs

X, y = make_blobs(500,50,2)

def make_network1():
    input_layer = Input((50,))
    layer1 = Dense(100,name='network1_dense1')(input_layer)
    output = Dense(50,name='network1_dense2')(layer1)
    model = Model(input_layer,output)

    return model

def make_network2():
    input_layer = Input((50,))
    layer1 = Dense(100,name='network2_dense1')(input_layer)
    output = Dense(1,name='network2_output')(layer1)
    model = Model(input_layer,output)

    return model

network1 = make_network1()
network2 = make_network2()
output = network2(network1.output)

model = Model(network1.input, output)

现在，我想在 Keras 中试验 .get_layer 方法和 .output 属性，方法是将最后一行代码替换为：

model = Model(network1.input, network2.get_layer('network2_output').output)

然后它给了我以下错误：

Graph disconnected: cannot obtain value for tensor Tensor("input_4:0", shape=(?, 50), dtype=float32) at layer "input_4". The following previous layers were accessed without issue: []

我的问题

但是，output和network2.get_layer('network2_output').output不应该是一回事吗？当我尝试将它们都打印出来时，它说：

Tensor("model_14/network2_output/BiasAdd:0", shape=(?, 1), dtype=float32)

和

Tensor("network2_output_1/BiasAdd:0", shape=(?, 1), dtype=float32)

并且network2已经连接到network1的输出，我不明白为什么它会断开连接。如何使代码与 .get_layer 和 .output 方法一起工作？

我正在使用 keras==2.24 和 tensorflow-gpu==1.5。

Answer 1

在运行这一行之后：

output = network2(network1.output)

network2模型有两种计算流程：一种是运行make_network2()时构建的原始计算流程，另一种是以network1.output为输入的计算流程当运行以上一行时构造。因此，它将有两个输出对应于这两个计算流程中的每一个：

>>> network2.get_output_at(0)
<tf.Tensor 'network2_output_4/BiasAdd:0' shape=(?, 1) dtype=float32>

>>> network2.get_output_at(1)
<tf.Tensor 'model_14/network2_output/BiasAdd:0' shape=(?, 1) dtype=float32>

因此，当您想从 network1.input 转到 network2 模型的输出时，您必须使用连接到 network1.input 的第二个输出：

model = Model(network1.input, network2.get_output_at(1))

本质上，network2.get_output_at(1)等同于output这一行得到的：output = network2(network1.output).

Answer 2

shouldn't be output and network2.get_layer('network2_output').output the same thing?

不！它们不是一回事。让我解释一下这里发生了什么

network1 = make_network1()
network2 = make_network2()
output = network2(network1.output)

首先，您要创建两个模型，每一层都有一个输入，然后用第一个模型的最后一层输出替换第二个模型的输入。这样您就可以将 output 变量的输入作为第一个模型的输入。所以 network1.inputs 和 output 是相连的。但是在下一行 network1.input 和 network2.get_layer('network2_output').output

之间没有联系

model = Model(network1.input, network2.get_layer('network2_output').output)

尝试使用 .get_layer 方法在 Keras 中创建模型时图形断开连接

Graph disconnected when trying to create models in Keras with .get_layer method

python

neural-network

keras

tensorflow

keras-layer

我的问题