无法将图层添加到保存的路缘石模型模型“object没有属性”add

Question

我用model.save()保存了一个模型。我正在尝试重新加载模型并添加一些层和优化一些超参数，但是，它抛出了attributerror。

使用load_model()加载模型。

我想我不知道如何将图层添加到保存的图层。如果有人能带我来这里，那就太好了。我是一个深入学习和使用keras的新手，所以我的请求很可能是愚蠢的。

代码段：

prev_model = load_model('final_model.h5') # loading the previously saved model.

prev_model.add(Dense(256,activation='relu'))
prev_model.add(Dropout(0.5))
prev_model.add(Dense(1,activation='sigmoid'))

model = Model(inputs=prev_model.input, outputs=prev_model(prev_model.output))

以及由此引发的错误：

Traceback (most recent call last):
  File "image_classifier_3.py", line 39, in <module>
    prev_model.add(Dense(256,activation='relu'))
AttributeError: 'Model' object has no attribute 'add'

我知道添加层可以在新的Sequential（）模型上工作，但是我们如何添加到现有的保存模型？

Answer 1

add方法只出现在sequential models（^{} class）中，这是更强大但更复杂的functional model（^{} class）的简单接口。load_model将始终返回一个Model实例，这是最通用的类。

你可以看看这个例子，看看如何组成不同的模型，但最终的想法是，一个Model的行为与任何其他层都非常相似。所以你应该能够：

prev_model = load_model('final_model.h5') # loading the previously saved model.

new_model = Sequential()
new_model.add(prev_model)
new_model.add(Dense(256,activation='relu'))
new_model.add(Dropout(0.5))
new_model.add(Dense(1,activation='sigmoid'))

new_model.compile(...)

Answer 2

这是因为加载的模型是函数类型而不是顺序模型。因此，您必须使用这里描述的函数API：（https://keras.io/getting-started/functional-api-guide/）。

最后，正确的函数是这样的：

fc = Dense(256,activation='relu')(prev_model)
drop = Dropout(0.5)(fc)
fc2 = Dense(1,activation='sigmoid')(drop)

model = Model(inputs=prev_model.input, outputs=fc2)