Ошибка получения значения: слой sequential_n никогда не вызывался и поэтому не имеет определенного ввода. ⇐ Python

[Anonymous]

Я запускаю этот код:

Код: Выделить всё

import numpy as np
import keras
import tensorflow as tf
tf.compat.v1.logging.set_verbosity(tf.compat.v1.logging.ERROR)
from keras.models import Sequential, Model
from keras.layers import Conv2D, Activation

# Generate dummy data
input_feature = np.random.random((1, 3, 3, 1)) - 0.5

# input: 3x3 image with 1 channel -> (3, 3, 1) tensor.
# This applies a 1 convolution filter of size 3x3 each.
# This applies a ReLU activation function
model = Sequential()
model.add(Conv2D(1, (3, 3), input_shape=(3, 3, 1), padding='same', strides=1, name='conv'))
model.add(Activation('relu'))

model_before_ReLU = Model(inputs=model.input, outputs=model.get_layer('conv').output)

output_feature = model_before_ReLU.predict(input_feature)
output_ReLu_feature = model.predict(input_feature)

print('Output Network without activation function')
print(output_feature)

print('')
print('Output Network after ReLU activation function')
print(output_ReLu_feature)

И это приводит к ошибке значения: Слой sequential_16 никогда не вызывался и, следовательно, не имеет определенных входных данных.
Что означает эта ошибка и почему строка:

Код: Выделить всё

model_before_ReLU = Model(inputs=model.input, outputs=model.get_layer('conv').output)

причина этого и как можно это исправить?

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/793 ... d-thus-has