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Keras 微调 InceptionV3 张量维度误差

Keras fine-tuning InceptionV3 tensor dimension error

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我正在尝试微调 Keras 中的模型:

    inception_model = InceptionV3(weights=None, include_top=False, input_shape=(150, 
150, 1))

    x = inception_model.output
    x = GlobalAveragePooling2D()(x)
    x = Dense(256, activation='relu', name='fc1')(x)
    x = Dropout(0.5)(x)
    predictions = Dense(10, activation='softmax', name='predictions')(x)
    classifier = Model(inception_model.input, predictions)


    ####training training training ... save weights


    classifier.load_weights("saved_weights.h5")
  
    classifier.layers.pop()
    classifier.layers.pop()
    classifier.layers.pop()
    classifier.layers.pop()
    ###enough poping to reach standard InceptionV3 

    x = classifier.output
    x = GlobalAveragePooling2D()(x)
    x = Dense(256, activation='relu', name='fc1')(x)
    x = Dropout(0.5)(x)
    predictions = Dense(10, activation='softmax', name='predictions')(x)
    classifier = Model(classifier.input, predictions)

但我收到错误:

ValueError: Input 0 is incompatible with layer global_average_pooling2d_3: expected ndim=4, found ndim=2
1 个回复

不应在使用函数式 API(即keras.models.Model )创建的模型上使用pop()方法。 只有 Sequential 模型(即keras.models.Sequential )有一个内置的pop()方法(用法: model.pop() )。 相反,使用索引或图层名称来访问特定图层:

classifier.load_weights("saved_weights.h5")
x = classifier.layers[-5].output   # use index of the layer directly
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
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