无法访问辅助输出路径中的图层

Question

源代码：https://github.com/IAmSuyogJadhav/3d-mri-brain-tumor-segmentation-using-autoencoder-regularization/blob/master/Example_on_BRATS2018.ipynb

目标：脑肿瘤检测、MRI 数据

我想用上面的模型和公开的mri数据（brats）来做一个模型来分割脑瘤。 我决定使用迁移学习方法，因此用 brats 2019 数据训练了上述模型。

然后，为了保持除最后 2 层之外的层不可训练（请参考下图）， 我尝试运行此代码：

for layer in model.layers:
    layer.trainable = False

但我发现我无法访问最后一层 VAE 部分（标记为图像底部）。因为 model.layers 不包含 VAE 部分的层。

如何访问 VAE 部分中的图层（辅助输出路由）？或者有什么办法让 VAE 部分的层无法训练？

Answer 1

源代码有问题。 它定义了一个只有一个输出的模型，所以我无法访问 VAE 分支。