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Keras实现将两个模型连接到一起的方法

python 来源：互联网搜集作者：秩名发布时间：2020-05-23 22:33:36 人浏览

摘要

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

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)：

class AE:
 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()
 
 def encoder_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)
  return encoder
 
 def decoder_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)
  return decoder
 
 def build_ae(self):
  input_x = Input(shape=(self.img_dim, self.img_dim, 3))
  x = input_x
  for i in range(1, len(self.encoder.layers)):
   x = self.encoder.layers[i](x)
  for j in range(1, len(self.decoder.layers)):
   x = self.decoder.layers[j](x)
  y = x
  auto_encoder = Model(input_x, y)
  return auto_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。

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原文链接 : https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/83510927

Tag : 模型(10)Keras(3)

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