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keras：あるモデル出力を別のモデル入力として使用します

InceptionResNetV2モデル（事前トレーニング済み）の前に高密度レイヤーを追加していますこれはInceptionResNetV2出力です

model_base = InceptionResNetV2(include_top=True, weights='imagenet')
x = model_base.get_layer('avg_pool').output
x = Dense(3, activation='softmax')(x)

これがレイヤーが追加されます

input1 = Input(shape=input_shape1)
pre1 = Conv2D(filters=3, kernel_size=(5, 5), padding='SAME', 
input_shape=input_shape1, name='first_dense')(input1)
pre = Model(inputs=input1, outputs=pre1)

これは2つのモデルを組み合わせています

 after = Model(inputs=pre.output, outputs=x)

 model = Model(inputs=input1, outputs=after.output)

 model.compile(optimizer='sgd', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

使用する

pre.output

なので

after.input

しかし、それは動作しません。どうすれば解決できますか？

modelcomputer-visiondeep-learningkeraskeras-2
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cwzat cwzat

以前の出力を取得したいので、まずmodel_baseから新しいモデルを作成します。

あなたのコード：

model_base = InceptionResNetV2(include_top=True, weights='imagenet')
x = model_base.get_layer('avg_pool').output
x = Dense(3, activation='softmax')(x)

新着 model_base：

model_base = Model(model_base.input, x)

ここで、出力を渡すことが重要ですpre1このモデルへ：

base_out = model_base(pre1)

それでおしまい：

model = Model(input1, base_out)
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Daniel Möller