无法访问辅助输出路径中的图层

Question

源代码：https://github.com/IAmSuyogJadhav/3d-mri-brain-tumor-segmentation-using-autoencoder-regularization/blob/master/Example_on_BRATS2018.ipynb

目标：脑肿瘤检测，MRI数据

我想使用上述模型和公共mri数据（小子）来制作模型来分割脑瘤。 我决定使用转移学习方法，因此用臭小子2019数据训练了上述模型。

然后，为了使除最后2个层之外的层保持不可训练状态（请参见下图），我试图运行以下代码：

for layer in model.layers:
    layer.trainable = False

但是我发现我无法访问VAE零件的最后一层（标记在图像的底部）。因为model.layers不包含VAE零件的层。

我如何访问VAE零件（辅助输出路径）中的层？还是有什么方法可以使VAE零件的各层无法训练？

Answer 1

源代码有问题。 它定义了一个只有一个输出的模型，所以我无法访问VAE分支。