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Keras: Multiple Inputs and Mixed Data

各位前輩好 目前剛學習keras有看過Keras Functional API for Deep Learning介紹 跑單一網路架構cnn是可以正常訓練的 但希望將CNN可以做成如圖所示https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20200310/20121658VI2OIVB1RJ.jpg
研究幾天後用了很多方法去讓2個輸入卷積後Flatten在做合併
但目前遇到問題無法解決

#前端資料夾抓取輸入影像
model1 = Sequential()
model1.add(Conv2D(96, (11, 11),strides=4, input_shape=input_shape)) #same
model1.add(Activation('relu'))
model1.add(MaxPooling2D(pool_size=(3, 3),strides=2))
model1.add(Conv2D(256, (3, 3),strides=1))  #strides=2 SAME
model1.add(Activation('relu'))
model1.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2),strides=2))
model1.add(Conv2D(384, (5, 5),strides=1)) #SAME
model1.add(Activation('relu'))
#model1.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model1.add(Flatten())

model2 = Sequential()
model2.add(Conv2D(96, (11, 11),strides=4, input_shape=input_shape)) #same
model2.add(Activation('relu'))
model2.add(MaxPooling2D(pool_size=(3, 3),strides=2))
model2.add(Conv2D(256, (3, 3),strides=1))  #strides=2 SAME
model2.add(Activation('relu'))
model2.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2),strides=2))
model2.add(Conv2D(384, (5, 5),strides=1)) #SAME
model2.add(Activation('relu'))
model2.add(Flatten())

**merged = merge([model1, model2], mode='concat')**

final_model = Sequential()
final_model.add(merged)
#final_model.add(Dropout(0.25))        
#final_model.add(Flatten())
final_model.add(Dense(1024,activation="relu"))  #1024 
final_model.add(Dropout(0.5))
#final_model.add(Dense(256,activation="relu"))
final_model.add(Dense(1))             
final_model.add(Activation('sigmoid'))
final_model.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer='rmsprop',metrics=['accuracy'])

執行後遇到https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20200310/20121658mtUPQWeJMC.jpg

請教各位這是哪邊出了問題,還是不能這樣做使用有人可以給我解答嗎?
查過滿多資料與方法但得不到解答 再麻煩各位了 謝謝

1 個回答

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I code so I am
iT邦研究生 4 級 ‧ 2020-03-11 09:13:19

你不是應該使用 Functional API,為什麼還使用 Sequential(),可參考:
https://keras.io/getting-started/functional-api-guide/

a4761533 iT邦新手 5 級 ‧ 2020-03-11 10:14:19 檢舉

有試過利用 Functional API但好像不能直接使用我們自己資料夾內的圖片進行訓練須直接給影像向量大小 我剛學習如有不隊還請給予指教 謝謝

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