小编cod*_*ous的帖子

这个问题类似于Keras替换输入层。

我有一个分类器网络和一个自动编码器网络，我想使用自动编码器的输出（即编码+解码，作为预处理步骤）作为分类器的输入-但是在分类器已经针对常规数据进行训练之后。

分类网络是使用以下功能性API构建的（基于此示例）：

clf_input = Input(shape=(28,28,1))
clf_layer = Conv2D(...)(clf_input)
clf_layer = MaxPooling2D(...)(clf_layer)
...
clf_output = Dense(num_classes, activation='softmax')(clf_layer)
model = Model(clf_input, clf_output)
model.compile(...)
model.fit(...)

像这样的自动编码器（基于此示例）：

ae_input = Input(shape=(28,28,1))
x = Conv2D(...)(ae_input)
x = MaxPooling2D(...)(x)
...
encoded = MaxPooling2D(...)(x)
x = Conv2d(...)(encoded)
x = UpSampling2D(...)(x)
...
decoded = Conv2D(...)(x)
autoencoder = Model(ae_input, decoded)
autoencoder.compile(...)
autoencoder.fit(...)

我可以这样连接两个模型（我仍然需要原始模型，因此需要复制）：

model_copy = keras.models.clone_model(model)
model_copy.set_weights(model.get_weights())
# remove original input layer
model_copy.layers.pop(0)
# set the new input
new_clf_output = model_copy(decoded)
# get …

我想在flask-SQLAlchemy中执行以下子查询,但不知道如何:

SELECT * 
FROM (
     SELECT * 
     FROM  `articles` 
     WHERE publisher_id = "bild"
     ORDER BY date_time DESC 
     LIMIT 10
) AS t
ORDER BY RAND( ) 
LIMIT 2

我知道我可以将查询构建为:

subq = Article.query.filter(Article.publisher_id =='bild').order_by(Article.date_time.desc()).limit(10).subquery()
qry = subq.select().order_by(func.rand()).limit(2)

但是我不知道如何以与我执行相同的方式执行它,例如

articles = Article.query.filter(Article.publisher_id =='bild').all()

即获取所有Article对象.我能做的就是打电话

db.session.execute(qry).fetchall()

但这只给了我一个包含实际行值的列表,而不是我可以在其上调用另一个函数的对象(如article.to_json()).

有任何想法吗？qry是一个sqlalchemy.sql.selectable.Select对象,db.session.execute(qry)一个sqlalchemy.engine.result.ResultProxy同时Article.query,关于这一点我可以打电话all(),是一个flask_sqlalchemy.BaseQuery.谢谢!!