Question

from keras.models import load_model
import h5py

# sq_model.save_weights('sq_model_weights.h5')
# res_model.save_weights('res_model_weights.h5')
# model.save('my_model.h5')

# dense_model.save_weights('dense_model_v3_weights.h5')

sq_model.load_weights('sq_model_weights.h5')
res_model.load_weights('res_model_weights.h5')
dense_model.load_weights('dense_model_v2_weights.h5')


models = [sq_model, res_model, dense_model]


model_input = Input((3,32,32))

def ensemble(models, model_input):

    outputs = [model.outputs[0] for model in models]
    y = Average()(outputs)

    model = Model(inputs = model_input, outputs = y, name='ensemble')

    return model


ensemble_model = ensemble(models,model_input)

运行上面的代码时出现以下错误：

RuntimeError：图表已断开连接：无法在图层＆＃34; input_2＆＃获取张量Tensor（＆＃34; input_2：0＆＃34;，shape =（？，3,32,32），dtype = float32）的值34 ;.访问以下先前的图层时没有问题：[]

Answer 1

更改

outputs = [model.outputs[0] for model in models]

到

outputs = [model(model_input) for model in models]

为我工作

Answer 2

您有三个模型，每个模型都有一个单独的输入。在致电

model = Model(inputs = model_input, outputs = y, name='ensemble')

指定新模型。它的输入应该是您的model_input，输出应该是您的平均输出。

但是你忘了将三个模型实际连接到你的输入。所以你有一个包含松散输入层model_input和整体的断开模型，整体中包含的三个模型中的每一个都在等待自己输入层的输入（总共4个输入层）。

更改

outputs = [model.outputs[0] for model in models]

到

outputs = [model(model_inputs) for model in models]

应该做的伎俩。它调用model_input上的每个模型并给出相应的输出。

试图在Keras建立一个合奏团。获取图表断开连接错误

2 个答案: