Python 3.x 使用model.predict输出作为另一个模型的输入

我正在尝试使用

model.predict

的输出作为另一个模型的输入。 这实际上是为了调试目的，也是为什么我不使用

get\u layer.output

或使用统一这两个模型的全局模型的原因

我遇到了以下错误：

TypeError: Cannot interpret feed_dict key as Tensor: Tensor Tensor("input_1:0", shape=(?, 10, 10, 2048), dtype=float32) is not an element of this graph.

这是我目前的代码：

我使用下面的函数作为生成器

def test_model_predictions(params):

        batch_size = params['batch_size'] #params just contains model parameters
        base_model = create_model() #this just creates an instance of Inception model with final layers cutoff
        train,_ = create_generators(params) #creats a generator for image files

        while True:
                for x, y in train:
                        predict1 = base_model.predict(x)

                        yield (predict1, y)




def training_bottleneck():


    bottleneck_train = test_model_predictions(params) #generator 



    def bottleneck_model_1():
        bottleneck_input = Input(shape = (10, 10, 2048))
        x = GlobalAveragePooling2D()(bottleneck_input)
        x = Dense(1024, activation='relu')(x)
        predictions = Dense(params['classes'], activation='softmax')(x)
        model = Model(inputs=bottleneck_input, outputs=predictions)
        return model




    model2 =  bottleneck_model_1()
    model2.compile(optimizer= optimizers.SGD(lr=0.0001, momentum=0.99),
                  loss='categorical_crossentropy', metrics = ['accuracy'])

    print('Starting model training')
    history = model2.fit_generator(bottleneck_train,
    steps_per_epoch = 1000,
    epochs = 85,
    shuffle= False,
    verbose = 2,  )
    return history

关于如何使这项工作起作用，有什么线索吗

多谢各位

编辑：对于我为什么这样做似乎有些困惑，所以我将添加更多信息

我特别使用了

predict

，因为我在将model.predict值（瓶颈值）保存到hdf5文件，然后将这些值加载到另一个模型（原始模型的后半部分）时注意到了一个差异

而不是仅仅加载整个模型并冻结上半部分（无法训练上半部分）。我注意到尽管使用了相同的hypeparameters， 本质上相同的模型是，完整的模型正确地训练和收敛，而加载瓶颈值的模型并没有真正改善。

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因此，我试图看到我融合了

模型。预测
以保存瓶颈值是两个模型之间差异的原因
 那么基本上你想用一个模型的预测作为第二个模型的输入？
在代码中，您将张量和“普通”python数据结构混为一谈，这无法工作，因为您必须使用张量构建孔计算图

我猜您想使用第一个模型的“预测”，并添加一些其他特性来使用第二个模型进行预测？在这种情况下，您可以这样做：

from keras.layers import Input, Dense, concatenate
input_1= Input(shape=(32,))
input_2= Input(shape=(64,))
out_1= Dense(48, input_shape=(32,))(input_1) # your model 1
x = concatenate([out_1, input_2]) # stack both feature vectors
x = Dense(1, activation='sigmoid')(x)    # your model 2
model = Model(inputs=[input_1, input_2], outputs=[x]) # if you want the outputs of model 1 you can add the output out1


history = model.fit([x_train, x_meta_train], y_train, ...)

基本上，这意味着该变量与您当前运行的变量不在同一图形范围内定义。尝试在相同的图形范围内定义它们。我有点困惑如何正确地做到这一点，同时仍然使用model.predict作为第二个模型的输入（请参阅更新的OP）。我们能不能让两个单独的图按顺序工作？第一个Model.predict输出一个numpy数组，应该是一个单独的图。因为输出是一个数组而不是张量，我认为它不应该与第二个模型有任何联系，第二个模型应该是一个单独的图。弄不明白为什么所有的东西都需要在一个图中。有没有一种方法可以创建一个单独的图形，并且仍然使用model.predict作为第二个模型的输入？谢谢。我在OP中添加了更多信息，说明我为什么要使用model.predict作为输入。