Keras - 合并图层 - Keras 2.0

Question

我正在尝试合并两个网络。我可以通过执行以下操作做到这一点：

merged = Merge([CNN_Model, RNN_Model], mode='concat') 

但我得到一个警告：

merged = Merge([CNN_Model, RNN_Model], mode='concat') 
__main__:1: UserWarning: The `Merge` layer is deprecated and will be removed after 08/2017. Use instead layers from `keras.layers.merge`, e.g. `add`, `concatenate`, etc. 

所以，我想这一点：

merged = Concatenate([CNN_Model, RNN_Model]) 
model = Sequential() 
model.add(merged) 

，并得到这个错误：

ValueError: The first layer in a Sequential model must get an `input_shape` or `batch_input_shape` argument. 

任何人都可以给我如何的语法我会得到这个工作？

Answer 1

不要对具有分支的模型使用顺序模型。

使用功能API：

from keras.models import Model 

你就在使用Concatenate层，但你必须通过“张量”来了。而你首先创建它，然后你输入张量称呼它（这就是为什么有两个括号）：

concatOut = Concatenate()([CNN_Model.output,RNN_Model.output]) 

为了创建一个模型出来的，你需要从输入定义到输出的路径：

model = Model([CNN_Model.input, RNN_Model.input], concatOut) 

This answer assumes your existing models have only one input and output each.