如何在 Keras 2.0.0 上使用合并层（concat 函数）？

Question

我正在尝试使用 Keras 重现实体嵌入模型。这是github link 并使用kaggle 分支。有一个python文件models.py，使用Merge层。

from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation, Merge, Reshape ......
self.model.add(Merge(models, mode='concat'))

这段代码对于旧版本的Keras应该没问题，但是使用Keras 2.0.0 使用tensorflow 1.0.0作为后端（python 2.7），会出现错误信息： Using TensorFlow backend. Traceback (most recent call last): File "/Users/pengjuzhao/Udacity/MLND/entity-embedding-rossmann/test_model.py", line 2, in <module> from models import NN_with_EntityEmbedding File "/Users/pengjuzhao/Udacity/MLND/entity-embedding-rossmann/models.py", line 8, in <module> from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation, Merge, Reshape ImportError: cannot import name Merge [Finished in 1.8s with exit code 1] [shell_cmd: python -u "/Users/pengjuzhao/Udacity/MLND/entity-embedding-rossmann/test_model.py"] [dir: /Users/pengjuzhao/Udacity/MLND/entity-embedding-rossmann] [path: /usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin]

有没有人知道如何达到相同的目标（self.model.add(Merge(models, mode='concat'))）或如何使用 Keras 2.0.0 使用合并/合并层？ 先感谢您。

Answer 1

我认为您从错误的位置导入。你应该这样做：

from keras.layers import Merge

有关merge/Merge 的更多详细信息以及如何使用它们，请参阅此Github post。

来自同一个Github post，后面两个sn-ps的代码是等价的。

Keras 1.2.2 代码：

from keras.engine import merge
m = merge([init, x], mode='sum')

等效的 Keras 2.0.2 代码：

from keras.layers import add
m = add([init, x])

Answer 2

在 Keras 2.0.4 中，“Merge”不起作用，但“merge”可以，用法如下：

from keras.layers import merge
m = merge([x1, x2], mod="cos", dot_axes=1)

函数代码不是实现concat函数而是取余弦值，concat函数类似

但是Keras 2.2.4的这段代码不行，会抛出“'module' object is not callable”的错误，这是Keras版本导致的问题。