如何在 Keras 中正确连接 Flatten 层和特征向量

Question

我只需要在 Keras 中连接一个展平层和一个特征向量。这是代码：

#custom parameters
n_features = 38

vgg_model = VGGFace(include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
last_layer = vgg_model.get_layer('pool5').output

x = Flatten(name='flatten')(last_layer)

# feature vector
feature_vector = Input(shape = (n_features,))

conc = concatenate(([x, feature_vector]), axis=1)


layer_intermediate = Dense(128, activation='relu', name='fc6')(conc)
layer_intermediate1 = Dense(32, activation='relu', name='fc7')(layer_intermediate)
out = Dense(5, activation='softmax', name='fc8')(layer_intermediate1)

custom_vgg_model = Model(vgg_model.input, out)

但是我收到这个错误：

---> 20 custom_vgg_model = 模型(vgg_model.input, out)

ValueError：图已断开连接：无法获取层 "input_88" 处张量 Tensor("input_88:0"，shape=(?, 38)，dtype=float32) 的值。可以毫无问题地访问以下先前的层：['input_87'、'conv1_1'、'conv1_2'、'pool1'、'conv2_1'、'conv2_2'、'pool2', 'conv3_1', 'conv3_2', 'conv3_3', 'pool3', 'conv4_1', 'conv4_2', 'conv4_3', 'pool4', 'conv5_1'、'conv5_2'、'conv5_3'、'pool5'、'flatten']

顺便说一句，展平层的形状是 (None, 25088)

Answer 1

因为你的 feature_vector 也是 Input。定义模型时，尝试将 feature_vector 添加到输入中。

custom_vgg_model = Model([vgg_model.input,feature_vector], out)

如何在 Keras 中正确连接 Flatten 层和特征向量

How to correctly concatenate a Flatten layer and a feature vector in Keras

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