Keras - 合并图层 - Keras 2.0

Question

我正在尝试合并两个网络。我可以通过执行以下操作来完成此操作：

merged = Merge([CNN_Model, RNN_Model], mode='concat')

但我收到警告：

merged = Merge([CNN_Model, RNN_Model], mode='concat')
__main__:1: UserWarning: The `Merge` layer is deprecated and will be removed after 08/2017. Use instead layers from `keras.layers.merge`, e.g. `add`, `concatenate`, etc.

所以我尝试了这个：

merged = Concatenate([CNN_Model, RNN_Model])
model = Sequential()
model.add(merged)

得到了这个错误：

ValueError: The first layer in a Sequential model must get an `input_shape` or `batch_input_shape` argument.

谁能告诉我如何让它工作的语法？

Answer 1

不要对带有分支的模型使用顺序模型。

使用函数式 API：

from keras.models import Model  

您使用Concatenate 层是对的，但您必须将“张量”传递给它。首先创建它，然后使用输入张量调用它（这就是为什么有两个括号）：

concatOut = Concatenate()([CNN_Model.output,RNN_Model.output])

要从中创建模型，您需要定义从输入到输出的路径：

model = Model([CNN_Model.input, RNN_Model.input], concatOut)

此答案假设您现有的模型每个只有一个输入和输出。