Keras - 合并图层 - Keras 2.0

Question

我正在尝试合并两个网络。我可以通过执行以下操作来完成此操作:

merged = Merge([CNN_Model, RNN_Model], mode='concat')

但是我得到一个警告:

merged = Merge([CNN_Model, RNN_Model], mode='concat')
__main__:1: UserWarning: The `Merge` layer is deprecated and will be removed after 08/2017. Use instead layers from `keras.layers.merge`, e.g. `add`, `concatenate`, etc.

所以我尝试了这个:

merged = Concatenate([CNN_Model, RNN_Model])
model = Sequential()
model.add(merged)

得到这个错误:

ValueError: The first layer in a Sequential model must get an `input_shape` or `batch_input_shape` argument.

谁能告诉我如何让它工作的语法？

Answer 1

不要对带有分支的模型使用顺序模型。

使用函数式 API:

from keras.models import Model  

您使用 Concatenate 层是正确的，但您必须将“张量”传递给它。首先创建它，然后使用输入张量调用它(这就是为什么有两个括号):

concatOut = Concatenate()([CNN_Model.output,RNN_Model.output])

要从中创建模型，您需要定义从输入到输出的路径:

model = Model([CNN_Model.input, RNN_Model.input], concatOut)

This answer assumes your existing models have only one input and output each.