如何将ResNet50隐藏层与另一个模型输入连接？

Question

我试图将ResNet中隐藏层的输出与另一个模型的输入连接起来，但是出现以下错误：

ValueError：模型的输出张量必须是Keras Layer（因此保留了过去的层元数据）的输出

我正在按照How to concatenate two layers in keras?中的建议使用Keras的Concatenate层，但是它不起作用。我可能会缺少什么？我也必须在上面添加一个密集层吗？这个想法是在第二个输入与第一个输入连接之前不要更改它（合并的输入将是第三个模型的输入）。

resnet_features = resnet.get_layer('avg_pool').output
model2_features = Input(shape=(None, 32))
all_features = Concatenate([resnet_features, model2_features])

mixer = Model(inputs=[resnet.input, model2_features], 
                             outputs=all_features)

Answer 1

您似乎在串联层缺少两个括号。它应该看起来像这样：

all_features = Concatenate()([resnet_features, model2_features])

此外，您必须确保resnet_features和model2_features的形状除串联轴外相同，否则将无法对其进行串联。