無法將VGG16圖層轉換為順序圖層

Question

我正在嘗試使用VGG16預訓練模型進行圖像分類。 同樣，我做了以下事情：

vgg16_model = keras.applications.vgg16.VGG16()

模型的類型如下：

type(vgg16_model)

結果是：

tensorflow.python.keras.engine.training.Model

然后，我將順序模型定義為：

model = Sequential()

然后，我嘗試通過以下方式將vgg16_model轉換為順序的：

for layer in vgg16_model.layers:
    model.add(layer)

它顯示給我一個錯誤，如下所示：

TypeError: The added layer must be an instance of class Layer. Found: < tensorflow.python.keras.engine.input_layer.InputLayer object at 0x1ddbce5e80>**

如果有人可以幫助我，那將是很棒的。

Answer 1

解：

我的錯誤是我的進口聲明是：

from keras.applications.vgg16 import VGG16

然后，再次初始化模型時，我再次將其稱為：

vgg16_model = keras.applications.vgg16.VGG16()

所以，我這是一個愚蠢的錯誤。 解決方法如下：

vgg16_model = VGG16()

我意識到這個問題非常具體，可能對社區沒有太大幫助。 不過，我還是發布解決方案，以防其他人再次面對它。

Answer 2

一種更簡單的方法是將圖層直接傳遞給順序模型實例，而不是使用for循環：

from keras.applications.vgg16 import VGG16

vgg = VGG16(weights='imagenet', ...)
model = Sequential(vgg.layers)