ValueError：使用不是符号张量的输入调用层 concatenate_1答案

【问题标题】：ValueError: Layer concatenate_1 was called with an input that isn't a symbolic tensorValueError：使用不是符号张量的输入调用层 concatenate_1
【发布时间】：2019-05-02 19:12:00
【问题描述】：

model = Sequential()
model.add(concatenate([image_model, lang_model], axis=1))
model.add(LSTM(1000,return_sequences=False))
model.add(Dense(self.vocab_size))
model.add(Activation('softmax'))

str(输入) + '.层的所有输入 ' ValueError：使用不是符号张量的输入调用层 concatenate_1。接收类型：.完整输入：[, ]。该层的所有输入都应该是张量。

【问题讨论】：

转储错误日志不像问问题。你能提出一个适当的问题，并说明到目前为止你试图解决什么问题吗？

标签： python machine-learning keras keras-layer

【解决方案1】：

您需要一个函数式 API 模型来创建带有分支的模型。

out = Concatenate(axis=1)([image_model.output,lang_model.output])
out = LSTM(...)(out)
out = Dense(...)(out)
out = Activation('softmax')(out)

model = Model([image_model.input, lang_model.input], out)

【讨论】：