Создайте модель обучения ансамбля для мультиклассификации изображений на основе предварительной подготовки

Я пытаюсь создать ансамбль с тремя предварительно обученными VGG16, InceptionV3 и EfficientNetB0 для задачи классификации медицинских изображений. Вот мой код, основанный на Keras с бэкендом Tensorflow:

def load_all_models():
    all_models = []
    model_names = ['model1.h5', 'model2.h5', 'model3.h5']
    for model_name in model_names:
        filename = os.path.join('models', model_name)
        model = tf.keras.models.load_model(filename)
        all_models.append(model)
        print('loaded:', filename)
    return all_models


models = load_all_models()
for i, model in enumerate(models):
    for layer in model.layers:
        layer.trainable = False

print("[INFO] evaluation network ...")
model.evaluate(X_test, verbose=1)
predIdxs = model.predict(X_test, verbose=1)

predprobabilities = model.predict(X_test, verbose=1)
predIdxs = np.argmax(predprobabilities, axis=1)

print(classification_report(y_test.argmax(axis=1), predIdxs, target_names=lb.classes_))

Предыдущий код обеспечивает следующий вывод: введите здесь описание изображения

Затем я передаю слой Dense конкатенации выходов трех сетей, как показано в коде ниже:

ensemble_visible = [model.input for model in models]
ensemble_outputs = [model.output for model in models]
merge = tf.keras.layers.concatenate(ensemble_outputs)
merge = tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu')(merge)
output = tf.keras.layers.Dense(3, activation='sigmoid')(merge)
model = tf.keras.models.Model(inputs=ensemble_visible, outputs=output)

Но когда я выполняю код, я получаю эту ошибку: введите здесь описание изображения

Любая помощь или предложение приветствуется, спасибо!


python keras tensorflow multiclass-classification pre-trained-model
person Lamyaa Elser    schedule 27.12.2020    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

Загружаем три модели и ошибка говорит, что имя слоя Flatten повторяется три раза. Нам просто нужно изменить имена,

models = load_all_models()
for i, model in enumerate(models):
   for layer in model.layers:
       if layer.name == "Flatten":
          layer.name = "Flatten_{}".format( i )
       layer.trainable = False

Итак, у нас будут уникальные имена для трех слоев Flatten, например Flatten_0, Flatten_1 и Flatten_2.

person Shubham Panchal    schedule 27.12.2020
comment
спасибо, код решает проблему - person Lamyaa Elser; 28.12.2020