时间:2021-05-22
不能再向以前一样使用
model.add(Merge([Model1,Model2]))
必须使用函数式
out = Concatenate()([model1.output, model2.output])
补充知识:keras 新版接口修改
1.
# b = MaxPooling2D((3, 3), strides=(1, 1), border_mode='valid', dim_ordering='tf')(x)
b = MaxPooling2D((3, 3), strides=(1, 1), padding='valid', data_format="channels_last")(x)
2.
from keras.layers.merge import concatenate# x = merge([a, b], mode='concat', concat_axis=-1)x = concatenate([a, b], axis=-1)3.
from keras.engine import mergem = merge([init, x], mode='sum')Equivalent Keras 2.0.2 code:from keras.layers import addm = add([init, x])4.
# x = Convolution2D(32 // nb_filters_reduction_factor, 3, 3, subsample=(1, 1), activation='relu', # init='he_normal', border_mode='valid', dim_ordering='tf')(x) x = Conv2D(32 // nb_filters_reduction_factor, (3, 3), activation="relu", strides=(1, 1), padding="valid", data_format="channels_last", kernel_initializer="he_normal")(x)1.
# b = MaxPooling2D((3, 3), strides=(1, 1), border_mode='valid', dim_ordering='tf')(x)b = MaxPooling2D((3, 3), strides=(1, 1), padding='valid', data_format="channels_last")(x)2.
from keras.layers.merge import concatenate# x = merge([a, b], mode='concat', concat_axis=-1)x = concatenate([a, b], axis=-1)3.
from keras.engine import mergem = merge([init, x], mode='sum')Equivalent Keras 2.0.2 code:from keras.layers import addm = add([init, x])4.
# x = Convolution2D(32 // nb_filters_reduction_factor, 3, 3, subsample=(1, 1), activation='relu', # init='he_normal', border_mode='valid', dim_ordering='tf')(x) x = Conv2D(32 // nb_filters_reduction_factor, (3, 3), activation="relu", strides=(1, 1), padding="valid", data_format="channels_last", kernel_initializer="he_normal")(x)以上这篇使用keras2.0 将Merge层改为函数式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
声明:本页内容来源网络,仅供用户参考;我单位不保证亦不表示资料全面及准确无误,也不保证亦不表示这些资料为最新信息,如因任何原因,本网内容或者用户因倚赖本网内容造成任何损失或损害,我单位将不会负任何法律责任。如涉及版权问题,请提交至online#300.cn邮箱联系删除。
【题目】keras中的Merge层(实现层的相加、相减、相乘)详情请参考:Merge层一、层相加keras.layers.Add()添加输入列表的图层。该层接收
这里我们使用keras定义简单的神经网络全连接层训练MNIST数据集和cifar10数据集:keras_mnist.pyfromsklearn.preproce
使用keras时,加入keras的lambda层以实现自己定义的操作。但是,发现操作结果的shape信息有问题。我的后端是theano,使用了sum操作。比如输
1.keras新版本中加入多GPU并行使用的函数下面程序段即可实现一个或多个GPU加速:注意:使用多GPU加速时,Keras版本必须是Keras2.0.9以上版
最近在工作中进行了NLP的内容,使用的还是Keras中embedding的词嵌入来做的。Keras中embedding层做一下介绍。中文文档地址:https:/