使用 keras.utils.plot_model 构建的 Tensorflow model 图不显示串联

Question

我正在尝试构建一个密集的块，所以我写了一个这样的简单示例：

input_layer = Input(shape=(HEIGHT, WIDTH, 3))

layer1 = Conv2D(1, (3, 3), activation="relu", padding="same")(input_layer)
layer2 = Conv2D(2, (3, 3), activation="relu", padding="same")(layer1)
layer3 = Conv2D(3, (3, 3), activation="relu", padding="same")(layer2)
layer4 = Conv2D(4, (3, 3), activation="relu", padding="same")(layer3)

concatenate([layer3, layer2])

concatenate([layer4, layer3])
concatenate([layer4, layer2])

model = keras.Model(inputs=input_layer, outputs=layer4, name="Dense_block")
keras.utils.plot_model(model, "info.png", show_shapes=True)

但我得到的图表不包含任何连接：

我的代码可能有问题吗？

Answer 1

由于调用 model = keras.Model(inputs=input_layer, outputs=layer4 model = keras.Model(inputs=input_layer, outputs=layer4, name="Dense_block") ，连接了第 1 层到第 4 层，并且是 model 的一部分。 您的连接操作未连接。

您可以通过定义一个新层来解决此问题，例如layer5 = concatenate([layer3, layer2])并将该层传递给 model 语句中的outputs 。

对于连接本身，我建议您使用 Keras 的连接层： tf.keras.layers.Concatenate 。 参考这里。

layer5 = tf.keras.layers.Concatenate()([layer3, layer2])
model = keras.Model(inputs=input_layer, outputs=layer5, name="Dense_block")