[英]Merge multiple Models in Keras (tensorflow)
在这里做了很多努力之后是我的问题,
我有两个模型,两个模型都可以检测 2-2 个类。 众所周知,我们可以使用 FunctionalAPI 合并两个模型。 我试过了,但没有得到想要的结果。
我的目标:我想合并这些模型,更新后的模型应该有(1 个输入,4 个输出)。
inputs = tf.keras.Input(shape=(50,50,1))
y_1 = f1_Model(inputs)
y_2 = f2(inputs)
outputs = tf.concat([y_1, y_2], axis=0)
new_model = keras.Model(inputs, outputs)
new_model.summary()
Model: "functional_5"
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Layer (type) Output Shape Param # Connected to
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input_2 (InputLayer) [(None, 50, 50, 1)] 0
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sequential (Sequential) (None, 2) 203874 input_2[0][0]
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sequential_1 (Sequential) (None, 2) 203874 input_2[0][0]
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tf_op_layer_concat (TensorFlowO [(None, 2)] 0 sequential[1][0]
sequential_1[1][0]
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Total params: 407,748
Trainable params: 407,748
Non-trainable params: 0
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当我在其中传递图像时,它给出了错误的结果。 我不知道我哪里出错了。
prediction = new_model.predict([prepare(img)])
prediction
# index_pred=np.argmax(prediction) (this should return from 0 to 3, but not happening)
array([[1., 0.],
[1., 0.]], dtype=float32)
据我了解,您要对 4 个类别进行分类,为此,您有 2 个模型,每个模型对 2 个类别进行分类。
截至目前,您的 f1 和 f2 模型输出softmax activation
的结果,因此首先,您必须将其删除并仅输出 logits 或仅输出relu activation
。 后由@ DMG2如前所述,必须设置axis=1
在tf.concat
现在在端你必须通过新的传递输出softmax
活化。 在那之后,我希望你能训练你的模型。
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