如何将ResNet50隐藏层与另一个模型输入连接起来？

Question

我试图将ResNet中隐藏层的输出与另一个模型的输入连接起来，但出现以下错误：

ValueError：模型的输出张量必须是Keras层的输出（因此保存过去的层元数据）

我正在使用Keras中的连接层，正如《如何连接Keras中的两个层？》中所建议的那样？，然而，它没有起作用。我可能会错过什么？我是否也必须添加一个致密层？想法是在第二个输入与第一个输入串联之前不要更改第二个输入（合并的输入将是第三个模型的输入）。

resnet_features = resnet.get_layer('avg_pool').output
model2_features = Input(shape=(None, 32))
all_features = Concatenate([resnet_features, model2_features])

mixer = Model(inputs=[resnet.input, model2_features], 
                             outputs=all_features)

Answer 1

看起来连接层缺少两个括号。应该是这样的：

all_features = Concatenate()([resnet_features, model2_features])

此外，您必须确保resnet_features和model2_features的形状除了连接轴之外是相同的，否则您将无法连接它们。