Как добавить слои в нижней части предварительно обученной модели в функциональных API Keras?

Question

Я сталкиваюсь с ошибкой при добавлении слоев в нижнюю часть предварительно обученной модели VGG16 из функциональных интерфейсов keras.

Я изучал уроки Deep Learning для Python и думаю, что книга была написана наболее раннее добавление keras, где вместо этого используется Sequential API.

from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16
from keras.layers import Input,Flatten,Dense
from keras.models import Model

inp=(150,225,3)
inputs = Input(shape=inp)
base = VGG16(weights='../input/keras-pretrained- 
models/vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5',
         include_top=False,
         input_shape=inp)

base_output = base(inputs)
out = Flatten()(base_output)
out =Dense(256, activation='relu')(out)
out =Dense(1, activation='sigmoid')(out)


model = Model(inputs=inputs,outputs=out)

Я вижу следующую ошибку. AttributeError: у объекта «InputLayer» нет атрибута «outbound_nodes»

Answer 1

Проблема была с моим импортом

from tensorflow.keras.layers import Input,Flatten,Dense
from tensorflow.keras.models import Model