機械学習は初めてです。私はVGG16モデルの微調整について tutorial に従っていました。
このコードでモデルは正常にロードされました:
vgg_model = tensorflow.keras.applications.vgg16.VGG16()
しかし、このエラーが発生します:
TypeError: The added layer must be an instance of class Layer. Found: <tensorflow.python.keras.engine.input_layer.InputLayer object at 0x000001FA104CBB70>
このコードを実行すると:
model = Sequential()
for layer in vgg_model.layers[:-1]:
model.add(layer)
依存関係:
私はこれをフォローしています blog 代わりに、VGG16を使用したいと思います。
これを修正するための助けがあれば幸いです。どうもありがとうございます。
Tensorflow.kerasレイヤーがケラスモデルに追加されているため、これは機能しません。
vgg_model = tensorflow.keras.applications.vgg16.VGG16()
model = keras.Sequential()
model.add(vgg_model.layers[0])
Tensorflow.keras.Sequential()をインスタンス化します。これは動作します。
model = tensorflow.keras.Sequential()
model.add(vgg_model.layers[0])
InputLayerを作成する必要はなく、Conv2D /その他のレイヤーと同じ方法でBatchNormalizationレイヤーをインポートするだけです。
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, Flatten, MaxPooling2D, Dropout, BatchNormalization
代わりに独立したKerasレイヤーとしてインポートする、つまり:
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, Flatten, MaxPooling2D, Dropout
from keras.layers import BatchNormalization
@Manoj Mohanの回答に追加すると、以下のようにmodel
Keras
の_input_layer
_を使用してlayers
に_input_layer
_を追加できます。
_import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import InputLayer
model = Sequential()
model.add(InputLayer(input_shape=shape, name=name))
....
_
TensorFlow
ビルトインKeras
を使用している場合、インポートは異なりますが、他のものは同じです
_import tensorflow as tf
import tensorflow.keras as keras
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import InputLayer
model = Sequential()
model.add(InputLayer(input_shape=shape, name=name))
....
_
メインの部分で、レイヤーをシーケンシャルモデルにインポートする場合は、次の構文を使用できます。
_import keras
from keras.models import Sequential, load_model
from keras import optimizers
from keras.applications.vgg16 import VGG16
from keras.applications.vgg19 import VGG19
# For VGG16 loading to sequential model
model = Sequential(VGG16().layers)
# For VGG19 loading to sequential model
model = Sequential(VGG19().layers)
_