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TensorflowテンソルでKerasレイヤーの入力を設定する方法は？

前の質問 では、KerasのLayer.set_input()を使用して、Tensorflowの前処理出力テンソルをKerasモデルの入力に接続しました。ただし、 このメソッドは削除されました Kerasバージョン1.1.1の後。

新しいKerasバージョンでこれを実現するにはどうすればよいですか？

例：

# Tensorflow pre-processing
raw_input = tf.placeholder(tf.string)
### some TF operations on raw_input ###
tf_embedding_input = ...    # pre-processing output tensor

# Keras model
model = Sequential()
e = Embedding(max_features, 128, input_length=maxlen)

### THIS DOESN'T WORK ANYMORE ###
e.set_input(tf_embedding_input)
################################

model.add(e)
model.add(LSTM(128, activation='sigmoid'))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))
tensorflowkeraskeras-layer
14
Qululu

前処理が完了したら、tensorのInput paramを呼び出して、テンソルを入力レイヤーとして追加できます。

あなたの場合：

tf_embedding_input = ...    # pre-processing output tensor

# Keras model
model = Sequential()
model.add(Input(tensor=tf_embedding_input)) 
model.add(Embedding(max_features, 128, input_length=maxlen))
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indraforyou