Keras实现将两个模型连接到一起
神经网络玩得越久就越会尝试一些网络结构上的大改动。
先说意图
有两个模型：模型A和模型B。模型A的输出可以连接B的输入。将两个小模型连接成一个大模型，A-B，既可以同时训练又可以分离训练。
流行的算法里经常有这么关系的两个模型，对GAN来说，生成器和判别器就是这样子；对VAE来说，编码器和解码器就是这样子；对目标检测网络来说，backbone和整体也是可以拆分的。所以，应用范围还是挺广的。
实现方法
首先说明，我的实现方法不一定是最佳方法。也是实在没有借鉴到比较好的方法，所以才自己手动写了一个。
第一步，我们有现成的两个模型A和B；我们想把A的输出连到B的输入，组成一个整体C。
第二步，重构新模型C；我的方法是：读出A和B各有哪些layer，然后一层一层重新搭成C。
可以看一个自编码器的代码(本人所编写)：
classAE:
def__init__(self,dim,img_dim,batch_size):
self.dim=dim
self.img_dim=img_dim
self.batch_size=batch_size
self.encoder=self.encoder_construct()
self.decoder=self.decoder_construct()
defencoder_construct(self):
x_in=Input(shape=(self.img_dim,self.img_dim,3))
x=x_in
x=Conv2D(self.dim//16,kernel_size=(5,5),strides=(2,2),padding='SAME')(x)
x=BatchNormalization()(x)
x=LeakyReLU(0.2)(x)
x=Conv2D(self.dim//8,kernel_size=(5,5),strides=(2,2),padding='SAME')(x)
x=BatchNormalization()(x)
x=LeakyReLU(0.2)(x)
x=Conv2D(self.dim//4,kernel_size=(5,5),strides=(2,2),padding='SAME')(x)
x=BatchNormalization()(x)
x=LeakyReLU(0.2)(x)
x=Conv2D(self.dim//2,kernel_size=(5,5),strides=(2,2),padding='SAME')(x)
x=BatchNormalization()(x)
x=LeakyReLU(0.2)(x)
x=Conv2D(self.dim,kernel_size=(5,5),strides=(2,2),padding='SAME')(x)
x=BatchNormalization()(x)
x=LeakyReLU(0.2)(x)
x=GlobalAveragePooling2D()(x)
encoder=Model(x_in,x)
returnencoder
defdecoder_construct(self):
map_size=K.int_shape(self.encoder.layers[-2].output)[1:-1]
#print(type(map_size))
z_in=Input(shape=K.int_shape(self.encoder.output)[1:])
z=z_in
z_dim=self.dim
z=Dense(np.prod(map_size)*z_dim)(z)
z=Reshape(map_size+(z_dim,))(z)
z=Conv2DTranspose(z_dim//2,kernel_size=(5,5),strides=(2,2),padding='SAME')(z)
z=BatchNormalization()(z)
z=Activation('relu')(z)
z=Conv2DTranspose(z_dim//4,kernel_size=(5,5),strides=(2,2),padding='SAME')(z)
z=BatchNormalization()(z)
z=Activation('relu')(z)
z=Conv2DTranspose(z_dim//8,kernel_size=(5,5),strides=(2,2),padding='SAME')(z)
z=BatchNormalization()(z)
z=Activation('relu')(z)
z=Conv2DTranspose(z_dim//16,kernel_size=(5,5),strides=(2,2),padding='SAME')(z)
z=BatchNormalization()(z)
z=Activation('relu')(z)
z=Conv2DTranspose(3,kernel_size=(5,5),strides=(2,2),padding='SAME')(z)
z=Activation('tanh')(z)
decoder=Model(z_in,z)
returndecoder
defbuild_ae(self):
input_x=Input(shape=(self.img_dim,self.img_dim,3))
x=input_x
foriinrange(1,len(self.encoder.layers)):
x=self.encoder.layers[i](x)
forjinrange(1,len(self.decoder.layers)):
x=self.decoder.layers[j](x)
y=x
auto_encoder=Model(input_x,y)
returnauto_encoder
模型A就是这里的encoder，模型B就是这里的decoder。所以，连接的精髓在build_ae()函数，直接用for循环读出各层，然后一层一层重新构造新的模型，从而实现连接效果。因为keras也是基于图的框架，这个操作并不会很费时，因为没有实际地计算。
补充知识：keras得到每层的系数
使用keras搭建好一个模型，训练好，怎么得到每层的系数呢：
weights=np.array(model.get_weights()) print(weights) print(weights[0].shape) print(weights[1].shape)
这样系数就被存放到一个np中了。
以上这篇Keras实现将两个模型连接到一起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毛票票。