无法将 VGG16 层转换为顺序层答案

【问题标题】：Cannot convert VGG16 layers to sequential无法将 VGG16 层转换为顺序层
【发布时间】：2018-11-15 01:02:10
【问题描述】：

我正在尝试使用 VGG16 预训练模型进行图像分类。同样，我做了以下事情：

vgg16_model = keras.applications.vgg16.VGG16()

模型的类型如下：

type(vgg16_model)

结果是：

tensorflow.python.keras.engine.training.Model

然后，我将 Sequential 模型定义为：

model = Sequential()

然后，我尝试将vgg16_model 转换为顺序：

for layer in vgg16_model.layers:
    model.add(layer)

它向我显示如下错误：

TypeError: The added layer must be an instance of class Layer. Found: < tensorflow.python.keras.engine.input_layer.InputLayer object at 0x1ddbce5e80>**

如果有人能帮我解决这个问题，那就太好了。

【问题讨论】：

标签： python tensorflow keras deep-learning vgg-net

【解决方案1】：

解决方案：

我的错误是我的导入语句是：

from keras.applications.vgg16 import VGG16

然后，当我初始化模型时，我再次将其称为：

vgg16_model = keras.applications.vgg16.VGG16()

所以，我犯了一个愚蠢的错误。修复方法如下：

vgg16_model = VGG16()

我意识到这个问题非常具体，可能对社区没有多大用处。尽管如此，我还是发布了解决方案，以防其他人再次面临它。

【讨论】：

你应该接受你自己对这个问题的回答作为解决方案。

【解决方案2】：

一种更简单的方法是将层直接传递给 Sequential 模型实例，而不是使用 for 循环：

from keras.applications.vgg16 import VGG16

vgg = VGG16(weights='imagenet', ...)
model = Sequential(vgg.layers)

【讨论】：