У меня есть модель для AutoEncoder следующим образом:

height, width = 28, 28

input_img = Input(shape=(height * width,))
encoding_dim = height * width//256

x = Dense(height * width, activation='relu')(input_img)

encoded1 = Dense(height * width//2, activation='relu')(x)
encoded2 = Dense(height * width//8, activation='relu')(encoded1)

y = Dense(encoding_dim, activation='relu')(encoded2)

decoded2 = Dense(height * width//8, activation='relu')(y)
decoded1 = Dense(height * width//2, activation='relu')(decoded2)

z = Dense(height * width, activation='sigmoid')(decoded1)
autoencoder = Model(input_img, z)

#encoder is the model of the autoencoder slice in the middle 
encoder = Model(input_img, y)
decoder = Model(y, z)
print(encoder)
print(decoder)

Часть кодера извлекается с использованием кода выше, однако я не могу получить часть декодера, используя код, который я добавил выше:

Получаю следующую ошибку:

ValueError: Graph disconnected: cannot obtain value for tensor Tensor("input_39:0", shape=(?, 784), dtype=float32) at layer "input_39". The following previous layers were accessed without issue: []

Не могли бы вы указать мне, как получить эту часть?

0
Ahmad 20 Ноя 2018 в 00:33

1 ответ

Лучший ответ

Модель decoder должна иметь входной слой. Например, decoder_input здесь:

height, width = 28, 28

# Encoder layers
input_img = Input(shape=(height * width,))
encoding_dim = height * width//256

x = Dense(height * width, activation='relu')(input_img)
encoded1 = Dense(height * width//2, activation='relu')(x)
encoded2 = Dense(height * width//8, activation='relu')(encoded1)
y = Dense(encoding_dim, activation='relu')(encoded2)

# Decoder layers
decoder_input = Input(shape=(encoding_dim,))
decoded2 = Dense(height * width//8, activation='relu')(decoder_input)
decoded1 = Dense(height * width//2, activation='relu')(decoded2)
z = Dense(height * width, activation='sigmoid')(decoded1)

# Build the encoder and decoder models
encoder = Model(input_img, y)
decoder = Model(decoder_input, z)

# Finally, glue encoder and decoder together by feeding the encoder 
# output to the decoder
autoencoder = Model(input_img, decoder(y))
1
Kilian Batzner 20 Ноя 2018 в 10:13