keras：在现有模型的开头（靠近输入）插入层

Question

我需要在现有模型的开头添加层。但是，我需要在“主模型级别”添加层，即我不能使用经典的功能方法。例如，如果我使用类似的东西：

from keras.layers import Dense,Reshape, Input
inp = Input(shape=(15,))
d1 = Dense(224*224*3, activation='linear')(inp)
r1 = Reshape((224,224,3))
from keras import Model
model_mod = r1(d1)
model_mod = mobilenet(model_mod) 
model_mod = Model(inp, model_mod)

我得到：

Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
input_5 (InputLayer)         (None, 15)                0         
_________________________________________________________________
dense_4 (Dense)              (None, 150528)            2408448   
_________________________________________________________________
reshape_4 (Reshape)          (None, 224, 224, 3)       0         
_________________________________________________________________
mobilenet_1.00_224 (Model)   (None, 1000)              4253864 

因此，我获得了一个带有嵌套 mobilenet_1.00_224 (Model) 子模型的模型。相反，我希望嵌套子模型的层以层的形式而不是（子）模型的形式“添加”在新的顶层之后（即“reshape_4”之后）。换句话说，会是这样的：

modelB_input = modelB.input
for layer in modelB.layers:
    if layer == modelB_input:
        continue
    modelA.add(layer) 

此代码适用于简单的顺序模型（例如 vgg、mobilenet），但对于具有非严格顺序连接的更复杂模型（例如 inception、resnet）此代码不起作用，因为无法使用 @987654324 重新连接层sequential 模型的 @ 方法。有什么想法吗？

Answer 1

也许你必须添加 model_mod.input 作为参数：

model_mod = r1(d1)
base_out = mobilenet(model_mod) 
out =Flatten()(base_out)
model_mod = Model(inp, out)