Модель keras не показывает все слои после упаковки

Question

У меня есть модель cnn (называемая cnn_model). Я обертываю модель временем, распределенным для работы над последовательностями. Новая модель называется lstm_model. почему я не вижу слои cnn внутри lstm_model?

Код:

    cnn_model = getModel(input_shape=(imageH, imageW), CHANNELS)
    image_frames = Input(batch_shape=(BATCH_SIZE, TIME_STEPS, imageH, imageW, CHANNELS))
    encoded_images = TimeDistributed(cnn_model)(image_frames)
    x = LSTM(output_dim=256, return_sequences=True)(encoded_images)
    outputs = TimeDistributed(Dense(NUM_EVENTS, activation="sigmoid"))(x)
    lstm_model = Model([image_frames], outputs)

lstm_model.summary () показывает только 5 слоев без всех слоев cnn_model в нем. С другой стороны - количество параметров указывает на то, что слои действительно находятся внутри новой модели. (500k параметров в слоях lstm, 2,5 миллиона параметров из модели cnn. Всего 3 миллиона параметров в lstm_model)

помогите кому-нибудь?

Answer 1

Нашли их. Они находятся внутри model.layers [1] .layer.layers После изменения слоев (для их разморозки) пришлось перекомпилировать модель. Теперь это работает