ошибка с началом kerasV3 "base_model.get_layer ('custom')" ValueError: Нет такого слоя: custom

Question

Я пытаюсь извлечь функции, используя предварительно обученную модель inceptionV3 (поставляется в приложении keras).Мой код имеет следующий блок:

 base_model = InceptionV3(include_top=include_top, weights=weights, input_tensor=Input(shape=(299,299,3)))
 model = Model(input=base_model.input, output=base_model.get_layer('custom').output)
 image_size = (299, 299)

, когда я запускаю это, он выдает следующую ошибку:

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-24-fa1f85b62b84> in <module>()
     20 elif model_name == "inceptionv3":
     21   base_model = InceptionV3(include_top=include_top, weights=weights, input_tensor=Input(shape=(299,299,3)))
---> 22   model = Model(input=base_model.input, output=base_model.get_layer('custom').output)
     23   image_size = (299, 299)
     24 elif model_name == "inceptionresnetv2":

~\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\network.py in get_layer(self, name, index)
    362         """Retrieves the model's updates.
    363 
--> 364         Will only include updates that are either
    365         unconditional, or conditional on inputs to this model
    366         (e.g. will not include updates that depend on tensors

ValueError: No such layer: custom

Я попытался удалить и переустановить Keras полностью.Также где-то я прочитал, чтобы включить в файл inceptionV3.py (в папке приложения keras) следующее:

from ..layers import Flatten

я добавил это в импорт.Все еще не повезло.Может кто-нибудь, пожалуйста, помогите мне в этом?Я новичок в Керасе.

Answer 1

Хорошо ... Я думаю, что вы следуете этому учебнику , который, по моему мнению, был написан кем-то, кто на самом деле не самый лучший пользователь Keras.

Упомянутый пользовательский слойсозданный руководством, когда они изменяют исходный код keras (, пожалуйста, не делайте этого, это не безопасный способ работы и создаст проблемы в ваших будущих проектах )

Пользовательскийслой создан в этой части урока:

`Add in "<model>.py"


...
...
if include_top:
    # Classification block
    x = GlobalAveragePooling2D(name='avg_pool')(x)
    x = Dense(classes, activation='softmax', name='predictions')(x)
else:
    if pooling == 'avg':
        x = GlobalAveragePooling2D()(x)
    elif pooling == 'max':
        x = GlobalMaxPooling2D()(x)
    x = Flatten(name='custom')(x)
...

Комментарии:

• Это абсолютно не нужно.Выходы из глобальных пулов уже сведены.
• Это опасно для ваших будущих проектов, так как вы меняете исходный код keras.

Вы можете сделать то же самое, не создавая этот плоский слой, просто взяв последний слоймодель:

lastLayer = base_model.layers[-1]

Еще больше: если целевой слой последний, вам это не нужно.Просто используйте base_model как есть.

Если вы хотите получить полную модель со слоем Dense в конце, просто используйте include_top=True.

Если вам нужно произвольное количество классов, сообщите об этом конструктору модели.

Если вы хотите настоящий промежуточный слой, найдите имя слоя, позвонив по номеру model.summary().