Keras:如何使Keras训练图层连接到合并图层

时间:2016-11-21 13:01:05

标签: keras

我对Keras合并层的机制感到困惑。

例如,branch_leftSequential()模型,其中包含两个dense()图层,而branch_right是另一个Sequential()模型,只有一个dense()图层merge() }。然后有一个concatenate图层以merge方式连接它们,我将Sequential()图层放入merged_model模型branch。由于我想从这两个merged_model.layers模型中获取图层中保存的名称或权重,我尝试调用merge并发现第一层是len(erge.get_weights())=0图层。

考虑branch_left,有没有办法让branch_right$val = $_POST["yourvalue"];中的图层存在?如果可以,那么我可以修改属于这些图层的属性。

1 个答案:

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我不确定将合并层放入顺序中是个好主意。
(顺序模型不支持分支)

最好的方法是创建一个功能API模型:

from keras.models import Model

merged_model = Model([branch_left.input,branch_right.input],concatLayer.output)