如何将Keras功能API模型的输出用作另一个模型的输入

Question

我训练了基本的功能API Keras模型，现在我想将其输出重新用作新模型的输入，同时还要重新使用其权重。 在新模型上，我想再添加一个输入，并将其与基本模型的输出相乘。 因此，在新模型中，我希望有两个输入（包括一个基本模型+一个新添加的输入）和一个新输出，该输出由基本模型输出与新输入的逐元素相乘组成。

基本模型如下所示：

图层（类型）输出形状参数
input_1（InputLayer）（无，30，1）0
_________________________________________________________________ lstm_1（LSTM）（无，64）16896
_________________________________________________________________ dropout_1（退出）（无，64）0
_________________________________________________________________ density_1（密集）（无，96）6240
_________________________________________________________________ dropout_2（Dropout）（无，96）0
_________________________________________________________________ density_2（密集）（无，30岁）2910

我尝试过（但不起作用）的代码是：

newModel = baseModel

base_output = baseModel.get_layer('dense_2').output
input_2 = Input(shape=(n_steps_in, n_features))

multiply = Multiply()([base_output,input_2])

new_output = Dense(30)(multiply)

newModel = Model(inputs=[input_1,input_2], outputs=new_output)

newModel.summary()

我收到错误消息：“ TypeError： Model输入图层必须是InputLayer对象。收到的输入：[，]。输入0（基于0）源自图层类型Dense 。”。 关于我所缺少的任何建议吗？ 提前致谢。

Answer 1

在行中

newModel = Model(inputs=[input_1,input_2], outputs=new_output)

您在哪里定义了“ input_1”。 错误是因为此变量未定义

根据您的情况，您应该使用

input_1=baseModel.input

Answer 2

您缺少来自baseModel的输入。 尝试：

base_input = baseModel.input
base_output = baseModel.get_layer('dense_2').output
input_2 = Input(shape=(n_steps_in, n_features))

multiply = Multiply()([base_output,input_2])

new_output = Dense(30)(multiply)

newModel = Model(inputs=[base_input, input_2], outputs=new_output)

newModel.summary()