'attributeError: 'Tensor' 对象在使用 keras 使用预训练 VGG 实现感知损失期间没有属性 '_keras_history'

Question

我正在尝试为视频输入的模型训练实施 VGG 感知损失。 我像问题AttributeError: 'Tensor' object has no attribute '_keras_history'中的建议一样实现了感知损失：

我的 mainModel 如下图所示： Graph of mainModel

输入大小为(bathsize, frame_num, row, col, channel)。而我想得到中间帧的感知损失，即frame_num/2。

所以，我实现了以下 lossModel：

lossModel = VGG19(weights='imagenet')
lossModel = Model(inputs=lossModel.input,outputs=lossModel.get_layer('block3_conv4').output)
lossOut = lossModel(mainModel.output[:,frame_num/2])
fullModel = Model(mainModel.input,lossOut)

但我在fullModel = Model(mainModel.input, lossOut) 行中遇到了错误消息：

attributeError: 'Tensor' 对象没有属性 '_keras_history'

顺便说一句，我使用的 keras 版本是 '2.0.9'。

谁能帮我解决这个问题？

非常感谢！！

Answer 1

这在大多数情况下意味着您在层外进行计算。

keras 模型需要由 keras 层组成。不允许层外操作。

进行所有计算并将它们放入Lambda 层：https://keras.io/layers/core/#lambda

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这里mainModel.output[:,frame_num/2]是层外的操作。

将其传输到 Lambda 层：

lossModel = VGG19(weights='imagenet')
lossModel = Model(inputs=lossModel.input,outputs=lossModel.get_layer('block3_conv4').output)

#you must connect lossmodel and mainmodel somewhere!!!
output = lossModel(mainModel.output)

output = Lambda(lambda x: x[:,frame_num/2])(output)

fullModel = Model(mainModel.input, output)