Ошибка типа для функции merge () в Keras для двумерного сверточного слоя - PullRequest
Новая
       33

Ошибка типа для функции merge () в Keras для двумерного сверточного слоя

0 голосов
/ 24 ноября 2018

Я пытаюсь воссоздать начальную модель версии 4. Но я хочу обучить ее на моем наборе данных изображения стандартной формы (224,224,3), поэтому я не беру никаких предварительно подготовленных весов.Но я получаю ошибку, подобную этой. 

x = merge([x1, x2], mode='concat', concat_axis=channel_axis)
TypeError: 'module' object is not callable

Вот код: 

def inception_stem(input):
    if K.image_dim_ordering() == "th":
        channel_axis = 1
    else:
        channel_axis = -1

    # Input Shape is 299 x 299 x 3 (th) or 3 x 299 x 299 (th)
    x = conv_block(input, 32, 3, 3, subsample=(2, 2), border_mode='valid')
    x = conv_block(x, 32, 3, 3, border_mode='valid')
    x = conv_block(x, 64, 3, 3)

    x1 = MaxPooling2D((3, 3), strides=(2, 2), border_mode='valid')(x)
    x2 = conv_block(x, 96, 3, 3, subsample=(2, 2), border_mode='valid')
    x = tf.concat([x1,x2],axis=channel_axis)
    #x = merge([x1, x2], mode='concat', concat_axis=channel_axis) #here is the error occuring try find out the reason behind it

    x1 = conv_block(x, 64, 1, 1)
    x1 = conv_block(x1, 96, 3, 3, border_mode='valid')

    x2 = conv_block(x, 64, 1, 1)
    x2 = conv_block(x2, 64, 1, 7)
    x2 = conv_block(x2, 64, 7, 1)
    x2 = conv_block(x2, 96, 3, 3, border_mode='valid')

    x = merge([x1, x2], mode='concat', concat_axis=channel_axis)

    x1 = conv_block(x, 192, 3, 3, subsample=(2, 2), border_mode='valid')
    x2 = MaxPooling2D((3, 3), strides=(2, 2), border_mode='valid')(x)

    x = merge([x1, x2], mode='concat', concat_axis=channel_axis)
    return x

Я использую python 3.6, keras 2.2.2, tensorflow-gpu 1.9.0.

Я последовал за GitHub для решения этой проблемы, но ответы не были ясными и точными. Может кто-нибудь найти решение.

1 Ответ

0 голосов
/ 24 ноября 2018

Используйте объединенный слой, который должен вам помочь 

from tensorflow.python.keras.layers import concatenate
x = concatenate([x1, x2], axis=channel_axis)
return x
...