que - ¿Cómo establecer la entrada de una capa Keras con un tensor de Tensorflow?

tensorflow python

Question

En mi pregunta anterior , utilicé Layer.set_input() Keras para conectar mi tensor de salida de preprocesado de Tensorflow a la entrada de mi modelo Keras. Sin embargo, este método se ha eliminado después de la versión 1.1.1 Keras.

¿Cómo puedo lograr esto en versiones más nuevas de Keras?

Ejemplo:

# Tensorflow pre-processing
raw_input = tf.placeholder(tf.string)
### some TF operations on raw_input ###
tf_embedding_input = ... # pre-processing output tensor
# Keras model
model = Sequential()
e = Embedding(max_features, 128, input_length=maxlen)
### THIS DOESN''T WORK ANYMORE ###
e.set_input(tf_embedding_input)
################################
model.add(e)
model.add(LSTM(128, activation=''sigmoid''))
model.add(Dense(num_classes, activation=''softmax''))

Answer 1

Una vez que haya terminado con el procesamiento previo, puede agregar el tensor como capa de entrada llamando al parámetro tensor de Input

Entonces en tu caso:

tf_embedding_input = ... # pre-processing output tensor
# Keras model
model = Sequential()
model.add(Input(tensor=tf_embedding_input))
model.add(Embedding(max_features, 128, input_length=maxlen))