Kombinieren Sie verschiedene Modell-Ausgabe in Keras

Question

Hallo Ich habe eine Aufgabe, in der ich viele Modelle kombinieren muss, die ich bereits trainiert habe. Jetzt möchte ich alle Modelle zusammenführen und eine einzige Ausgabe ohne weiteres Training bekommen. Danke

Answer 1

Tak ein Blick auf Keras Merge Layers.

Betrachten Sie das folgende Beispiel Spielzeug. Hier erstellen wir zwei Modelle, laden ihre Gewichte und kombinieren sie zu einem einzigen zusammengeführten Modell.

from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Input, AvgPool2D, concatenate 


def get_model1(input_shape): 
    input_layer = Input(input_shape) 
    x = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same')(input_layer) 
    x = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x) 
    x = MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2), padding='same')(x) 
    model = Model(input_layer, x) 
    return model 

def get_model2(input_shape): 
    input_layer = Input(input_shape) 
    x = Conv2D(16, (5, 5), activation='relu', padding='same')(input_layer) 
    x = Conv2D(16, (5, 5), activation='relu', padding='same')(x) 
    x = AvgPool2D((5, 5), strides=(2, 2), padding='same')(x) 
    model = Model(input_layer, x) 
    return model 

model1 = get_model1(input_shape) 
model1.load_weights('your_path_to_model1_weights') 

model2 = get_model2(input_shape) 
model2.load_weights('your_path_to_model2_weights') 

# Combine two models 
# concat_axis is the axis along which tensors are concatenated. 
# If you are working with images, then it is usually the channel axis. 
merged_model = concatenate([model1, model2], axis=concat_axis)