machine-learning - 如何在keras中添加两个顺序模型？

Question

我有两种不同的模型，一种只是隐藏层，另一种模型只是密集层。

我可以像这样加载这些模型

model_HL = load_model('model_hl.hdf5')
model_DL = load_model('model_dl.hdf5')

并且可以将其用作

output_HL = model_HL.predict (input)
output_HL_flatten = features.reshape((output_HL.shape[0],np.prod(self.outputShape)))
output_DL = model_DL.predict (output_HL_flatten)

但是现在我的要求改变了。我想以这样的方式添加这些模型，以便我可以像这样使用它

output_DL = model.predict (input)

请帮助我做同样的事情。

Answer 1

您可以使用模型可以像层一样组合的事实，在 Keras 中轻松定义新模型:

from keras.models import Model

composed_model = Model(
    inputs=[model_HL.input],
    outputs=[model_DL(model_HL.output)]
)