张量流中的Keras模型

Question

我在张量流中构建图像处理网络，我想利用纹理损失。如果你已经预装了模型，纹理损失似乎很容易实现。

我使用TF为我的模型构建计算图，并且我想要合并Keras.application.VGG19模型以从图层'block4_conv4'获取输出。

问题是：我有两个TF张量目标和结果从我的主模型，如何将它们送入keras VGG19在同一个会话中计算它们的差异并将其用于我的模型的主要损失？

Answer 1

它似乎下面的代码做的伎俩

with tf.variable_scope("") as scope: 
    phi_func = VGG19(include_top=False, weights=None, input_shape=(128, 128, 3)) 

    text_1 = phi_func(predicted) 
    scope.reuse_variables() 
    text_2 = phi_func(x) 

    text_loss = tf.reduce_mean((text_1 - text_2)**2) 

• 之后会话创建我打电话phi_func.load_weights(path)启动权重