Comment concaténer deux couches dans des keras?

Question 1

J'ai un exemple de réseau neuronal à deux couches. La première couche prend deux arguments et a une sortie. Le second doit prendre un argument comme résultat de la première couche et un argument supplémentaire. Cela devrait ressembler à ceci:

x1  x2  x3
 \  /   /
  y1   /
   \  /
    y2

Donc, j'avais créé un modèle avec deux couches et essayé de les fusionner mais cela renvoie une erreur: The first layer in a Sequential model must get an "input_shape" or "batch_input_shape" argument.sur la ligne result.add(merged).

Modèle:

first = Sequential()
first.add(Dense(1, input_shape=(2,), activation='sigmoid'))

second = Sequential()
second.add(Dense(1, input_shape=(1,), activation='sigmoid'))

result = Sequential()
merged = Concatenate([first, second])
ada_grad = Adagrad(lr=0.1, epsilon=1e-08, decay=0.0)
result.add(merged)
result.compile(optimizer=ada_grad, loss=_loss_tensor, metrics=['accuracy'])

Question 2

Vous obtenez l'erreur car resultdéfini comme Sequential()étant simplement un conteneur pour le modèle et vous n'avez pas défini d'entrée pour celui-ci.

Étant donné ce que vous essayez de construire, définissez resultpour prendre la troisième entrée x3.

first = Sequential()
first.add(Dense(1, input_shape=(2,), activation='sigmoid'))

second = Sequential()
second.add(Dense(1, input_shape=(1,), activation='sigmoid'))

third = Sequential()
# of course you must provide the input to result with will be your x3
third.add(Dense(1, input_shape=(1,), activation='sigmoid'))

# lets say you add a few more layers to first and second.
# concatenate them
merged = Concatenate([first, second])

# then concatenate the two outputs

result = Concatenate([merged,  third])

ada_grad = Adagrad(lr=0.1, epsilon=1e-08, decay=0.0)

result.compile(optimizer=ada_grad, loss='binary_crossentropy',
               metrics=['accuracy'])

Cependant, ma manière préférée de créer un modèle qui a ce type de structure d'entrée serait d'utiliser l' API fonctionnelle .

Voici une mise en œuvre de vos exigences pour vous aider à démarrer:

from keras.models import Model
from keras.layers import Concatenate, Dense, LSTM, Input, concatenate
from keras.optimizers import Adagrad

first_input = Input(shape=(2, ))
first_dense = Dense(1, )(first_input)

second_input = Input(shape=(2, ))
second_dense = Dense(1, )(second_input)

merge_one = concatenate([first_dense, second_dense])

third_input = Input(shape=(1, ))
merge_two = concatenate([merge_one, third_input])

model = Model(inputs=[first_input, second_input, third_input], outputs=merge_two)
ada_grad = Adagrad(lr=0.1, epsilon=1e-08, decay=0.0)
model.compile(optimizer=ada_grad, loss='binary_crossentropy',
               metrics=['accuracy'])

Pour répondre à la question dans les commentaires:

1) Comment le résultat et la fusion sont-ils connectés? En supposant que vous vouliez dire comment sont-ils concaténés.

La concaténation fonctionne comme ceci:

  a        b         c
a b c   g h i    a b c g h i
d e f   j k l    d e f j k l

c'est-à-dire que les lignes sont simplement jointes.

2) Maintenant, x1est entré dans le premier, x2est entré dans le deuxième et x3entré dans le troisième.

Question 3

Ajout à la réponse acceptée ci-dessus afin qu'elle aide ceux qui utilisent tensorflow 2.0


import tensorflow as tf

# some data
c1 = tf.constant([[1, 1, 1], [2, 2, 2]], dtype=tf.float32)
c2 = tf.constant([[2, 2, 2], [3, 3, 3]], dtype=tf.float32)
c3 = tf.constant([[3, 3, 3], [4, 4, 4]], dtype=tf.float32)

# bake layers x1, x2, x3
x1 = tf.keras.layers.Dense(10)(c1)
x2 = tf.keras.layers.Dense(10)(c2)
x3 = tf.keras.layers.Dense(10)(c3)

# merged layer y1
y1 = tf.keras.layers.Concatenate(axis=1)([x1, x2])

# merged layer y2
y2 = tf.keras.layers.Concatenate(axis=1)([y1, x3])

# print info
print("-"*30)
print("x1", x1.shape, "x2", x2.shape, "x3", x3.shape)
print("y1", y1.shape)
print("y2", y2.shape)
print("-"*30)

Résultat:

------------------------------
x1 (2, 10) x2 (2, 10) x3 (2, 10)
y1 (2, 20)
y2 (2, 30)
------------------------------

Question 4

Vous pouvez expérimenter avec model.summary()(notez la taille du calque concatenate_XX (Concatenate))

# merge samples, two input must be same shape
inp1 = Input(shape=(10,32))
inp2 = Input(shape=(10,32))
cc1 = concatenate([inp1, inp2],axis=0) # Merge data must same row column
output = Dense(30, activation='relu')(cc1)
model = Model(inputs=[inp1, inp2], outputs=output)
model.summary()

# merge row must same column size
inp1 = Input(shape=(20,10))
inp2 = Input(shape=(32,10))
cc1 = concatenate([inp1, inp2],axis=1)
output = Dense(30, activation='relu')(cc1)
model = Model(inputs=[inp1, inp2], outputs=output)
model.summary()

# merge column must same row size
inp1 = Input(shape=(10,20))
inp2 = Input(shape=(10,32))
cc1 = concatenate([inp1, inp2],axis=1)
output = Dense(30, activation='relu')(cc1)
model = Model(inputs=[inp1, inp2], outputs=output)
model.summary()

Vous pouvez consulter le cahier ici pour plus de détails: https://nbviewer.jupyter.org/github/anhhh11/DeepLearning/blob/master/Concanate_two_layer_keras.ipynb