“ValueError:Graph disconnected:无法获取tensor KerasTensor的值”将vgg16基连接到自己的FC层时出现此错误

Question

在这个模型中，我将vgg16基本模型连接到一个FC层，然后连接到输出层。 这就是整个模型的样子。

如果我在vgg16上展开，我有：

我试图使用函数api将模型输入作为输入和两个输出，第一个是“block5_conv3”层，第二个是模型输出（dense_19）

我的代码如下：

model = Model(inputs=[clf.get_layer('vgg16').input],
  outputs = [clf.get_layer('vgg16').get_layer('block5_conv3').output, clf.output])

对此，我收到以下错误：-

我想不出我做错了什么

Answer 1

您应该首先从VGG16定义一个中间模型，该模型返回所有所需的输出（在您的示例中：block5_conv3和最终输出）

vgg16 = VGG16(input_shape=(96,96,3), weights='imagenet', include_top=False)
extraction_model = Model(
    inputs = [vgg16.input],
    outputs = [vgg16.get_layer('block5_conv3').output, vgg16.output])

然后，您可以将其用作新体系结构中的标准功能提取器：

inp = Input((96,96,3))
block5_conv3, x =  extraction_model(inp)
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
x = Dense(64)(x)
x = Dropout(0.3)(x)
x = BatchNormalization()(x)
output = Dense(2, activation='softmax')(x)
model = Model(inputs=inp, outputs=[block5_conv3, output])