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python - 如何获取 NN 的结果，修改结果，然后将其传递给另一个 NN？

问题描述

我是神经网络的初学者，计划使用 Tensorflow 估计器，请多多包涵。

是否可以从经过训练的神经网络获得输出，对其进行修改，然后将结果传递给另一个模型？

我希望得到一个数字作为第一个 NN 的输出（如果可以通过 TensorFlow），使该数字经过一些计算，然后将其传递给第二个 NN。

我需要为此使用两个单独的估算器吗？我可以将这两个 NN 放在同一个模型中，同时确保第一个 NN 的输出是一个数字吗？

如果这些问题中的任何一个是常识，我很抱歉，但我肯定对它们有点迷茫。

标签： pythontensorflowneural-network

解决方案

为了更容易使用tf.estimator

缺乏适当的文档tf.estimators使得这个问题很难解决estimators。您必须定义一个自定义估算器，但正如我所提到的，截至今天，没有关于如何完成此任务的端到端指南。
我的建议是通过tf.kerasAPI 定义您的模型，然后通过将编译的模型转换为估算器tf.keras.estimator.model_to_estimator（有关更多信息，请查看此链接）

加入两个模型

Keras Lambda 层允许将您的自定义操作定义为模型层。例如，您可以定义您的两个模型，tf.keras.Sequential并将它们与您的自定义 lambda 层“连接”。

（可选）不稳定的替代方法：子类化 API

您可以使用Keras 子类化 API来定义您自己的带有自定义前向传递的模型类，这将包括您的操作。然而，Subclassing API 存在一些序列化问题。来自TensorFlow 文档：
A subclassed model differs in that it's not a data structure, it's a piece of code. The architecture of the model is defined via the body of the call method. This means that the architecture of the model cannot be safely serialized.

因此，我不确定这是否可以安全地转换为tf.estimator.

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