添加的层必须是类Layer的实例。找到：<tensorflow.python.keras.engine.input_layer.InputLayer对象位于0x000001FA104CBB70>

Question

我是机器学习的新手。我正在按照本教程对VGG16模型进行微调。

该模型可以使用以下代码很好地加载：

vgg_model = tensorflow.keras.applications.vgg16.VGG16()

但出现此错误：

TypeError: The added layer must be an instance of class Layer. Found: <tensorflow.python.keras.engine.input_layer.InputLayer object at 0x000001FA104CBB70>

运行此代码时：

model = Sequential()
for layer in vgg_model.layers[:-1]:
    model.add(layer)

依存关系：

• Keras 2.2.3
• Tensorflow 1.12.0
• 张量流-gpu1.12.0
• 的Python 3.6.0

我正在关注此博客，但我想使用VGG16。

任何帮助解决此问题的方法将不胜感激。非常感谢。

Answer 1

添加到@Manoj Mohan 的答案中，您可以添加一个input_layer到您的model使用中input_layer，Keras layers如下所示：

import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import InputLayer

model = Sequential()
model.add(InputLayer(input_shape=shape, name=name))
....

如果您使用的是TensorFlow内置Keras函数，那么导入就不同了，其他的东西还是一样的

import tensorflow as tf
import tensorflow.keras as keras
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import InputLayer

model = Sequential()
model.add(InputLayer(input_shape=shape, name=name))
....

来到主要部分，如果您想将层导入到您的顺序模型中，您可以使用以下语法。

import keras
from keras.models import Sequential, load_model
from keras import optimizers
from keras.applications.vgg16 import VGG16
from keras.applications.vgg19 import VGG19

# For VGG16 loading to sequential model  
model = Sequential(VGG16().layers)
# For VGG19 loading to sequential model  
model = Sequential(VGG19().layers)

Answer 2

这将不起作用，因为已将tensorflow.keras层添加到了keras模型中。

vgg_model = tensorflow.keras.applications.vgg16.VGG16()
model = keras.Sequential()
model.add(vgg_model.layers[0])

实例化tensorflow.keras.Sequential（）。这将起作用。

model = tensorflow.keras.Sequential()
model.add(vgg_model.layers[0])