from keras.models import load_model
model = load_model('my_model.h5')
model.summary()
Моя модель выглядит так:
Model: "model_1"
__________________________________________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param # Connected to
==================================================================================================
input_2 (InputLayer) (None, 205, 96, 3) 0
__________________________________________________________________________________________________
input_3 (InputLayer) (None, 205, 96, 3) 0
__________________________________________________________________________________________________
inception_v3 (Model) (None, 2048) 21802784 input_2[0][0]
input_3[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
lambda_1 (Lambda) (None, 2048) 0 inception_v3[1][0]
inception_v3[2][0]
__________________________________________________________________________________________________
similarity (Dense) (None, 1) 2049 lambda_1[0][0]
==================================================================================================
Total params: 21,804,833
Trainable params: 21,770,401
Non-trainable params: 34,432
__________________________________________________________________________________________________
Я хочу получить выходные данные модели слоя 'inception_v3' (промежуточный) в качестве вектора функций, и у меня есть два входа
layer_name = 'inception_v3'
intermediate_layer_model = Model(inputs=model.input,
outputs=model.get_layer(layer_name).layers[-1].output)
Я хочу, чтобы мой вывод выглядел так:
__________________________________________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param # Connected to
==================================================================================================
input_2 (InputLayer) (None, 205, 96, 3) 0
__________________________________________________________________________________________________
input_3 (InputLayer) (None, 205, 96, 3) 0
__________________________________________________________________________________________________
inception_v3 (Model) (None, 2048) 21802784 input_2[0][0]
input_3[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
, но мой код генерирует эту ошибку:
ValueError: Graph disconnected: cannot obtain value for tensor Tensor("input_1:0", shape=(?, 205, 96, 3), dtype=float32) at layer "input_1". The following previous layers were accessed without issue: []
Я сослался на чей-то документ: График отключен: невозможно получить значение для тензора Tensor Input Keras Python, но его вопрос кажется другим.
Как я могу решить?