Keras - Ebenen verschmelzen - Keras 2.0

Question

Ich versuche, zwei Netzwerke zusammenzuführen. Ich kann dies erreichen, indem Sie folgendermaßen vorgehen:

merged = Merge([CNN_Model, RNN_Model], mode='concat') 

Aber ich erhalte eine Warnung:

merged = Merge([CNN_Model, RNN_Model], mode='concat') 
__main__:1: UserWarning: The `Merge` layer is deprecated and will be removed after 08/2017. Use instead layers from `keras.layers.merge`, e.g. `add`, `concatenate`, etc. 

Also habe ich versucht, dies:

merged = Concatenate([CNN_Model, RNN_Model]) 
model = Sequential() 
model.add(merged) 

und bekam diesen Fehler:

ValueError: The first layer in a Sequential model must get an `input_shape` or `batch_input_shape` argument. 

Kann mir jemand die Syntax wie geben Ich würde das zur Arbeit bringen?

Answer 1

Verwenden Sie keine sequentiellen Modelle für Modelle mit Verzweigungen.

die Funktions API verwenden:

from keras.models import Model 

Du hast Recht bei der Verwendung der Concatenate Schicht, aber Sie müssen „Tensor“, um es passieren. Und es zuerst Sie erstellen, dann rufen Sie es mit Eingang Tensoren (deshalb gibt es zwei Klammern):

concatOut = Concatenate()([CNN_Model.output,RNN_Model.output]) 

für ein Modell aus, dass erstellen, müssen Sie den Pfad von den Eingängen zu den Ausgängen definieren:

This answer assumes your existing models have only one input and output each.