如何将 ResNet50 隐藏层与另一个模型输入连接起来？

Question

我试图将 ResNet 中隐藏层的输出与另一个模型的输入连接起来，但出现以下错误：

ValueError：模型的输出张量必须是 Keras 的输出Layer（因此保存过去的层元数据）

我正在按照中的建议使用 Keras 的 Concatenate 层，但是它没有用。我可能缺少什么？我是否也必须为其添加致密层？这个想法是在第二个输入与第一个输入连接之前不更改第二个输入（合并的输入将是第三个模型的输入）。

resnet_features = resnet.get_layer('avg_pool').output
model2_features = Input(shape=(None, 32))
all_features = Concatenate([resnet_features, model2_features])

mixer = Model(inputs=[resnet.input, model2_features], 
                             outputs=all_features)

Answer 1

您的串联层似乎缺少两个括号。它应该是这样的：

all_features = Concatenate()([resnet_features, model2_features])

此外，您必须确保 resnet_features 和 model2_features 的形状除了连接轴外都相同，否则您将无法连接它们。

如何将 ResNet50 隐藏层与另一个模型输入连接起来？

How to concatenate ResNet50 hidden layer with another model input?

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