试图将密集层附加到 vgg19 网络答案

【问题标题】：trying to append a dense layer to vgg19 network试图将密集层附加到 vgg19 网络
【发布时间】：2020-03-24 19:40:19
【问题描述】：

我正在尝试将密集层附加到 vgg19 网络，但它给了我以下错误。谁能帮我解决这个问题？

import tensorflow 
from tensorflow.keras.applications.vgg19 import VGG19 
model = VGG19()  
x = tensorflow.keras.layers.Dense(10,
activation="relu",name="",trainable=True)(model.layers[-1]) 
model = tensorflow.keras.Model(inputs = model.layers[0], outputs = x)

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runfile('/Users/sadegh/Dropbox/Moosavi Khorzooghi-04/test', wdir='/Users/sadegh/Dropbox/Moosavi Khorzooghi-04') 2019-11-29 01:51:22.516366：我 tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] 您的 CPU 支持此 TensorFlow 二进制文件不支持的指令编译使用：AVX2 FMA 2019-11-29 01:51:22.526913: I tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:168] XLA 服务 0x7fc84c7a2700 在平台主机上执行计算。设备： 2019-11-29 01:51:22.526926: 我 tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:175] StreamExecutor 设备（0）：主机，默认版本回溯（最近一次调用最后一次）：

文件“”，第 1 行，在 runfile('/Users/sadegh/Dropbox/Moosavi Khorzooghi-04/test', wdir='/Users/sadegh/Dropbox/Moosavi Khorzooghi-04')

文件 "/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/spyder_kernels/customize/spydercustomize.py", 第 827 行，在运行文件中 execfile(文件名，命名空间)

文件 "/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/spyder_kernels/customize/spydercustomize.py", 第 110 行，在 execfile 中 exec（编译（f.read（），文件名，'exec'），命名空间）

文件“/Users/sadegh/Dropbox/Moosavi Khorzooghi-04/test”，第 11 行，在 x = tensorflow.keras.layers.Dense(10, activation="relu",name="",trainable=True)(model.layers[-1])

文件 “/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/keras/engine/base_layer.py”，第 887 行，在调用 self._maybe_build(输入)

文件 “/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/keras/engine/base_layer.py”，第 2122 行，在 _maybe_build self.input_spec，输入，self.name）

文件 “/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/keras/engine/input_spec.py”，第 163 行，在 assert_input_compatibility 如果 x.shape.ndims 为无：

AttributeError: 'Dense' 对象没有属性 'shape'

【问题讨论】：

标签： python tensorflow keras

【解决方案1】：

假设这是一个分类问题，因此，您应该在输出层使用softmax 激活而不是relu。您还可以访问主干VGG19 模型的输入和输出。如果使用默认设置实例化基本模型，则应手动合并或展平基本模型的输出。相反，您可以将pooling="avg" or pooling="max" 分别设置为全局平均或最大池。此外，您可以使用以下内容：

base_model = VGG19(input_shape=(224, 224, 3), weights='imagenet', pooling="avg", include_top=False)
x = Dense(10, activation="softmax", name="output")(base_model.output)
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=x)
print(model.summary())

【讨论】：