向 Keras Add() 层添加一个激活层，并将该层用作模型的输出答案

【问题标题】：Adding an activation layer to Keras Add() layer and using this layer as output to model向 Keras Add() 层添加一个激活层，并将该层用作模型的输出
【发布时间】：2019-04-12 06:12:50
【问题描述】：

我正在尝试将softmax activation layer 应用于Add() 层的输出。我正在尝试将此层作为模型的输出，但遇到了一些问题。

似乎Add() 层不允许使用激活，如果我这样做：

predictions = Add()([x,y])
predictions = softmax(predictions)
model = Model(inputs = model.input, outputs = predictions)

我明白了：

ValueError: Output tensors to a Model must be the output of a Keras `Layer` (thus holding past layer metadata). Found: Tensor("Softmax:0", shape=(?, 6), dtype=float32)

【问题讨论】：

标签： python-3.x keras deep-learning

【解决方案1】：

它与 Add 层无关，您直接在 Keras 张量上使用 K.softmax 并且这不起作用，您需要一个实际的层。您可以为此使用Activation 层：

from keras.layers import Activation

predictions = Add()([x,y])
predictions = Activation("softmax")(predictions)
model = Model(inputs = model.input, outputs = predictions)

【讨论】：