Вы должны передать значение для тензора-заполнителя 'lstm_3_input' с плавающей точкой dtype и формой [1,1,1]

Question

Поэтому я пытаюсь создать ансамблевую модель из 3 последовательных подмоделей, используя этот код:

def create_ensemble(models,model_input):

    # take-in all outputs fro all models
    outModels = [model(model_input) for model in models]

    # calculate average of all results
    outAvg = layers.average(outModels)

    # merge into one model

    modelMerge = Model(inputs=model_input,outputs=outAvg,name='ensemble')

    return modelMerge


model_input = Input(shape=models[0].input_shape[1:])
modelEns = create_ensemble(models,model_input)

И я получаю эту модель:

__________________________________________________________________________________________________
Layer (type)                    Output Shape         Param #     Connected to                     
==================================================================================================
input_1 (InputLayer)            (None, 1, 1)         0                                            
__________________________________________________________________________________________________
model_1 (Sequential)            multiple             14          input_1[0][0]                    
__________________________________________________________________________________________________
model_2 (Sequential)            multiple             14          input_1[0][0]                    
__________________________________________________________________________________________________
model_3 (Sequential)            multiple             14          input_1[0][0]                    
__________________________________________________________________________________________________
average_1 (Average)             (None, 1)            0           model_1[1][0]                    
                                                                 model_2[1][0]                    
                                                                 model_3[1][0]                    
==================================================================================================

Подмоделивсе следующие:

Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
lstm_1 (LSTM)                (1, 1)                    12        
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense)              (1, 1)                    2         
=================================================================

Вот как я передаю данные:

def fit_lstm(train, batch_size, nb_epoch, nb_neurons):
    X, y = train[:, 0:-1], train[:, -1]
    X = X.reshape(X.shape[0], 1, X.shape[1])
    model = Sequential()
    model.add(LSTM(nb_neurons, batch_input_shape=(batch_size, X.shape[1], X.shape[2]), stateful=True))
    model.add(Dense(1))
    model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
    for i in range(nb_epoch):
        model.fit(X, y, epochs=1, batch_size=batch_size, verbose=0, shuffle=False)
        model.reset_states()
    return model

Я пытаюсь передать модели ансамбля те же данные, что и для подмодели, но получаюошибка в названии.Что я не так делаю?

Answer 1

Это не сработает, потому что вы используете Sequestial API:

model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_dim=784))
model.add(Activation('relu'))

Для объединения моделей вам необходимо использоватьFunctional API:

a = Input(shape=(32,))
b = Dense(32)(a)
model = Model(inputs=a, outputs=b)