使用 keras.utils.plot_model 构建的 Tensorflow 模型图不显示串联

Question

我正在尝试构建一个密集块，所以我写了一个像这样的简单示例：

input_layer = Input(shape=(HEIGHT, WIDTH, 3))

layer1 = Conv2D(1, (3, 3), activation="relu", padding="same")(input_layer)
layer2 = Conv2D(2, (3, 3), activation="relu", padding="same")(layer1)
layer3 = Conv2D(3, (3, 3), activation="relu", padding="same")(layer2)
layer4 = Conv2D(4, (3, 3), activation="relu", padding="same")(layer3)

concatenate([layer3, layer2])

concatenate([layer4, layer3])
concatenate([layer4, layer2])

model = keras.Model(inputs=input_layer, outputs=layer4, name="Dense_block")
keras.utils.plot_model(model, "info.png", show_shapes=True)

但是我得到的图表不包含任何连接：

可能是我的代码有问题？

Answer 1

由于 model = keras.Model(inputs=input_layer, outputs=layer4, name="Dense_block") 与 outputs=layer4 的调用，第 1 层至第 4 层已连接并成为模型的一部分。您的连接操作未连接。

您可以通过定义一个新层来解决此问题，例如 layer5 = concatenate([layer3, layer2]) 并将该层传递给模型语句中的 outputs。

对于连接本身，我建议您使用 Keras 的连接层：tf.keras.layers.Concatenate。 Reference here.

layer5 = tf.keras.layers.Concatenate()([layer3, layer2])
model = keras.Model(inputs=input_layer, outputs=layer5, name="Dense_block")

使用 keras.utils.plot_model 构建的 Tensorflow 模型图不显示串联

The Tensorflow model graph built with keras.utils.plot_model does not show concatenations

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