python - Keras - 将函数式 API 模型连接在一起

Question

我正在尝试将 2 个功能性 API 模型连接在一起。这是 2 个模型的总结:

第一个“输入”模型(它作为一个单一的模型工作得很好):

应该连接到第一个模型的第二个模型:

我正在尝试像这样将它们连接在一起:

model = Model(input=generator.input, output=[discriminator.output[0], discriminator.output[1]])

但是我得到这个错误:

Graph disconnected: cannot obtain value for tensor discriminator_input at layer "discriminator_input". The following previous layers were accessed without issue: []

我试着像这样用它们制作模型:

Model(input=[generator.input, discriminator.input], output=[discriminator.output[0], discriminator.output[1]])

但这段代码只是产生了第二个模型(而不是两个一起)，或者至少这是我在获得模型摘要并绘制其结构后的想法。

我们可以在 Keras 中执行此操作(连接函数式 API 模型)还是有其他方法？谢谢

Answer 1

我认为模型应该在您尝试传递张量时接受图层？您应该尝试关注讨论，因为我也有关于时间分布层的问题。 https://github.com/fchollet/keras/issues/4178和 https://github.com/fchollet/keras/issues/2609