为何使用model.summary() 报错

抱歉，我之前的回答可能有误。在构建模型后，你可以使用 `model.summary()` 方法来打印模型的概要信息。然而，根据你提供的代码和错误信息来看，似乎有其他问题导致报错。

请确保你已经正确导入了所需的库，包括 `tensorflow` 和 `keras`。另外，请检查你的代码是否存在其他错误，可能会导致模型无法成功构建。

以下是一个示例代码，展示了如何使用 `model.summary()` 打印模型概要信息：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

model = Sequential([
    Dense(units=25, activation="relu"),
    Dense(units=15, activation="relu"),
    Dense(units=10, activation="softmax")
])

model.summary()

如果你仍然遇到报错，请提供完整的错误信息，我会尽力帮助你解决问题。

相关问题

这段代码输出的model.summary()报错

如果 `model.summary()` 报错，通常是因为模型还没有被编译（compile）或者模型没有被构建（build）。在调用 `model.summary()` 之前，确保已经完成了模型的编译和构建。

在你的代码中，我注意到你已经构建了模型，但是没有看到编译的代码。请在构建模型后，添加编译的代码，如下所示：

model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

然后，你可以尝试再次运行 `model.summary()` 来查看模型的概要信息。如果还有其他问题，请提供完整的代码和错误信息，以便我可以更好地帮助你。

new_model = change_model(mobile, new_input_shape=[None] + [100,125,3]) new_model.summary()代码报错AttributeError: 'Functional' object has no attribute '_layers'

这个错误通常是因为您的模型没有被正确地编译。可能是因为您的模型是使用函数API构建的，而不是继承Model类的子类。

如果您正在使用函数API构建模型，您可以使用以下代码更改模型的输入形状：

from tensorflow.keras import layers, Model

mobile = tf.keras.applications.MobileNetV2(input_shape=(224, 224, 3), include_top=False, weights='imagenet')

# Define your new input layer with the desired shape
new_input = layers.Input(shape=(100, 125, 3))

# Get the output of the old model by calling it on the new input tensor
old_output = mobile(new_input)

# Create a new model with your new input and old output
new_model = Model(new_input, old_output)

# Compile the new model
new_model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Print the summary of the new model
new_model.summary()

在这个示例中，我们使用函数API构建了一个新的模型。我们首先定义了一个新的输入层（new_input）并将其传递给原始模型（mobile）以获得其输出（old_output）。然后我们将这两个层传递给Model类的构造函数来创建一个新的模型（new_model）。最后，我们调用compile()方法对新模型进行编译。

请注意，在这个示例中，我们使用了Model类而不是Sequential类，因为我们需要指定新输入层和旧输出层。如果您正在使用Sequential类构建模型，您可以尝试使用以下代码更改模型的输入形状：

from tensorflow.keras import layers, Sequential

mobile = tf.keras.applications.MobileNetV2(input_shape=(224, 224, 3), include_top=False, weights='imagenet')

# Define your new input layer with the desired shape
new_input = layers.Input(shape=(100, 125, 3))

# Create a new model by adding the new input layer to the old model
new_model = Sequential([new_input] + mobile.layers[1:])

# Compile the new model
new_model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Print the summary of the new model
new_model.summary()

在这个示例中，我们首先定义了一个新的输入层（new_input）。然后我们使用Sequential类构造函数创建了一个新模型（new_model），并将新输入层和原始模型的所有层一起添加到Sequential类的构造函数中。最后，我们调用compile()方法对新模型进行编译。

无论您使用哪种方法，确保您在编译新模型之前正确定义了新的输入层和原始模型的所有层。