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在keras中,将神经网络传递网络构建为prameter不起作用

keras neural-network machine-learning

Whoami · 技术社区 · 6 年前

model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,) ))
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(784, activation='relu'))
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

它毫无问题地工作。但是如果通过将上一层作为参数传递给下一层来实现这一点,那么我就会得到错误。

layer1 = Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,) )
layer2 = Dense(128, activation='relu') (layer1)
layer3 = Dense(784, activation='relu') (layer2)
model = Model(layer1, layer3)
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

下面是错误

ValueError: Layer dense_2 was called with an input that isn't a symbolic tensor. Received type: <class 'keras.layers.core.Dense'>. Full input: [<keras.layers.core.Dense object at 0x7f1317396310>]. All inputs to the layer should be tensors.

我怎样才能解决这个问题?

1 回复 | 直到 6 年前

Kota Mori 6 年前

Input 层

x = Input((784,))
layer1 = Dense(64, activation='relu')(x)
layer2 = Dense(128, activation='relu') (layer1)
layer3 = Dense(784, activation='relu') (layer2)
model = Model(inputs=x, outputs=layer3)
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

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