AttributeError : Layer model has multiple inbound nodes

前言：當在一個baseline上做修改（改變原有結構，增/減一些自定義網絡），模型重載并獲得輸入輸出的時候容易出一些問題，就比如這個error:

AttributeError: Layer model has multiple inbound nodes,

hence the notion of “layer output” is ill-defined.

Use

get_output_at(node_index)

instead.

這個問題主要由于TF的圖造成的，比如下述對網絡的定義，僅僅是将原有的dense layer進行了全連接配接和激活的分解：

# model define
base_model = load_model(weight_path)

out = base_model.layers[-2].output

predictions=layers.Dense(classes)(out)

predictions=layers.Activation('softmax')(predictions)

model=Model(base_model.input,predictions)

# call function, throwing error
dense_out = K.function([model.ibput], [model.output)

AttributeError: Layer model has multiple inbound nodes,
hence the notion of "layer input" is ill-defined.
Use `get_input_at(node_index)` instead.
           

可以認為模型在load_model的時候定義了一套輸入和輸出，當再重新定義一個Model的時候也會注冊一套輸入和輸出，是以在使用的時候會造成上述的錯誤，無法再多個節點中定位給到你想要的那一個，是以要顯示指定。

方式一：

# call function
dense_out = K.function([model.get_input_at(0)], 
								[model.get_output_at(0))
           

當你不太确定 node index 是 0 還是 1 的時候，可以嘗試下，進行一張圖像的輸入和輸出，并可以知道正确的索引（如果更好的确認方式可以評論區留言）

方式二：更為顯示的指定：

# call function
last_dense_layer = model.layers[-1]
dense_out = K.function([model.get_input_at(0)], 
								[last_dense_layer.output)
           

參考資料-1

參考資料-2