【实战篇】——keras合并多个模型

以下是基于更新后的keras的写法，其中注释掉的是旧的用法

from keras.layers.core import Dense, Activation, Flatten, Dropout
from keras.layers.convolutional import Convolution2D, MaxPooling1D, Convolution1D, MaxPooling2D, AveragePooling2D
from keras.models import Model, Sequentialdef build(self, vector_dim, ext_feature_dim):#第一个卷积# model=Sequential()# model.add(Convolution2D(100,1,input_shape=(self.num_channel,100,vector_dim),activation='relu'))# model.add(Dropout(0.5))# model.add(MaxPooling2D(pool_size=(1,1)))# model.add(Flatten())# model.add(Dropout(0.5))# model.add(Dense(100,activation='tanh'))# model.add(Dropout(0.5))model1_in = Input(shape=(self.num_channel, 100, 300))model1_out = Convolution2D(100, 1, input_shape=(self.num_channel, 100, vector_dim), activation='relu',padding='same')(model1_in)model1_out = Dropout(0.5)(model1_out)model1_out = MaxPooling2D(pool_size=(1, 1))(model1_out)model1_out = Flatten(name='flatten')(model1_out)model1_out = Dropout(0.5)(model1_out)model1_out = Dense(100, activation='tanh')(model1_out)#第二个前馈# model2=Sequential()# model2.add(Dense(100,input_dim=ext_feature_dim,activation='tanh'))# #model2.add(Flatten())# model2.add(Dropout(0.5))# print(ext_feature_dim)model2_in = Input(shape=(ext_feature_dim,))model2_out = Dense(100, input_dim=ext_feature_dim, activation='tanh')(model2_in)model2_out = Dropout(0.5)(model2_out)#拼接concatenated = concatenate([model1_out, model2_out])out = Dense(self.num_class, activation='softmax')(concatenated)merged_model = Model(inputs=[model1_in, model2_in], outputs=[out])# merged_model= Sequential()# merged_model.add(concatenate([model, model2],axis= 1))# merged_model.add(Dense(self.num_class))# merged_model.add(Activation('softmax'))merged_model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adadelta', metrics=['accuracy'], )self.model = merged_modelself.earlyStopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=25, verbose=0, mode='auto')self.checkpoint = ModelCheckpointPlus(filepath='weights.hdf5', monitor='val_loss', verbose_show=20)

需要注意在模型带入的时候，model.fit()中传入的X也应该满足inputs=[model1_in, model2_in]的形状，不然肯定会报错的。

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