Ошибка в стекинговом ансамбле в TensorFlow

Вопрос или проблема

densenet = tf.keras.models.load_model("/content/densenet169_model.keras")
vgg19 = tf.keras.models.load_model("/content/VGG19_model .keras")
xception = tf.keras.models.load_model("/content/xception_model.keras")
effnet = tf.keras.models.load_model("/content/EfficientNetV2B2_model.keras")

inputs = layers.Input(shape=(128,128,3),name="input_layer")

densenet_output = densenet(inputs)
vgg19_output = vgg19(inputs)
xception_output = xception(inputs)
effnet_output = effnet(inputs)

concat = layers.Concatenate()([densenet_output,vgg19_output,xception_output,effnet_output])

outputs = layers.Dense(4,activation="softmax",name="output_layer")(concat)

model = tf.keras.Model(inputs,outputs,name="concatenated-model")

model.summary()

Ответ или решение

Основная проблема, с которой вы сталкиваетесь, заключается в несовпадении форматов выходных данных моделей, которые вы загружаете. При создании ансамблевой модели с использованием нескольких архитектур, таких как DenseNet, VGG19, Xception и EfficientNet, важно убедиться, что выходные данные всех загруженных моделей имеют совместимые размеры.

Возможные причины и решения:

1. Несоответствие размеров выходных данных:
   Убедитесь, что выходные данные моделей имеют одинаковое количество признаков, прежде чем объединять их с помощью слоя Concatenate. Например, если одна из моделей выдает 512 признаков, а другая 256, то Concatenate вызовет ошибку. Проверьте размерность выходных данных для каждой модели:

   print(densenet.output.shape)
   print(vgg19.output.shape)
   print(xception.output.shape)
   print(effnet.output.shape)

   Если размеры не совпадают, то вам нужно будет дополнительно обработать выходные данные каждой модели (например, используя слой Dense или GlobalAveragePooling2D для приведения их к одинаковой размерности).

2. Стратегия объединения:
   Если модель имеет разные выходные размеры, можно использовать слой Dense для приведения всех выходов к одной размерности. Например:

   dense_units = 256  # Или любое другое количество, которое вам подходит.
   
   densenet_output = layers.Dense(dense_units)(densenet(inputs))
   vgg19_output = layers.Dense(dense_units)(vgg19(inputs))
   xception_output = layers.Dense(dense_units)(xception(inputs))
   effnet_output = layers.Dense(dense_units)(effnet(inputs))

3. Неправильные параметры ввода:
   Проверьте, что все загруженные модели ожидают одно и то же значение формы входных данных. Вы указали, что формы входов равны (128, 128, 3), но убедитесь, что все модели были обучены на изображениях такого размера. Если нет, то вам необходимо изменить размер входных изображений перед их подачей в модели.

4. Формат файлов моделей:
   Проверьте, что модели загружаются правильно. Ошибка может происходить из-за неправильного формата файла или его повреждения. Убедитесь, что все модели были сохранены корректно и без вероятных ошибок.

5. Загрузка весов:
   Убедитесь, что веса загружаются без ошибок. Если вы fine-tuned свои модели, попробуйте снова загрузить их с помощью compile=False, чтобы временно отключить компиляцию и увидеть, не возникает ли ошибка.

   densenet = tf.keras.models.load_model("/path/to/model.keras", compile=False)

После всех изменений обновите модель, как указано ранее. Если после всех этих шагов ошибка все еще сохраняется, пожалуйста, предоставьте дополнительную информацию о сообщениях об ошибках, чтобы мы могли более точно проанализировать проблему.