畳み込み層におけるエラー解決法(Python,keras)

Question

前提・実現したいこと

Pythonで低解像度画像を高解像度化するモデルを生成しています。
2つの流れで生成された画像を1つに組み合わせて、畳み込みを行う際にエラーが発生しました。
入力画像のサイズは16×16のグレー画像で、出力では128×128にしたいです。
参考にした論文:"https://arxiv.org/pdf/1603.07235.pdf"
今年の春からプログラミングを始めた初心者です。質問内容以外にも指摘してくださるとありがたいです。
よろしくお願いします。

### 発生している問題・エラーメッセージ
Layer conv2d_1 was called with an input that isn't a symbolic tensor. Received type: <class 'keras.layers.merge.Concatenate'>. Full input: [<keras.layers.merge.Concatenate object at 0x00000168E176FB70>]. All inputs to the layer should be tensors.

###Traceback

Traceback (most recent call last):
  File "c:\program files (x86)\microsoft visual studio\2017\community\common7\ide\extensions\microsoft\python\core\ptvsd_launcher.py", line 119, in <module>
    vspd.debug(filename, port_num, debug_id, debug_options, run_as)
  File "c:\program files (x86)\microsoft visual studio\2017\community\common7\ide\extensions\microsoft\python\core\Packages\ptvsd\debugger.py", line 37, in debug
    run(address, filename, *args, **kwargs)
  File "c:\program files (x86)\microsoft visual studio\2017\community\common7\ide\extensions\microsoft\python\core\Packages\ptvsd\_local.py", line 64, in run_file
    run(argv, addr, **kwargs)
  File "c:\program files (x86)\microsoft visual studio\2017\community\common7\ide\extensions\microsoft\python\core\Packages\ptvsd\_local.py", line 125, in _run
    _pydevd.main()
  File "c:\program files (x86)\microsoft visual studio\2017\community\common7\ide\extensions\microsoft\python\core\Packages\ptvsd\_vendored\pydevd\pydevd.py", line 1743, in main
    debugger.connect(host, port)
  File "c:\program files (x86)\microsoft visual studio\2017\community\common7\ide\extensions\microsoft\python\core\Packages\ptvsd\_vendored\pydevd\pydevd.py", line 1099, in run
    return self._exec(is_module, entry_point_fn, module_name, file, globals, locals)
  File "c:\program files (x86)\microsoft visual studio\2017\community\common7\ide\extensions\microsoft\python\core\Packages\ptvsd\_vendored\pydevd\pydevd.py", line 1106, in _exec
    pydev_imports.execfile(file, globals, locals)  # execute the script
  File "c:\program files (x86)\microsoft visual studio\2017\community\common7\ide\extensions\microsoft\python\core\Packages\ptvsd\_vendored\pydevd\_pydev_imps\_pydev_execfile.py", line 25, in execfile
    exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc)
  File "F:\source\repos\GLN\GLN\GLN\GLN.py", line 99, in <module>
    model = network_gln()
  File "F:\source\repos\GLN\GLN\GLN\GLN.py", line 86, in network_gln
    ln = Conv2D(16, (5,5),strides=1, padding="same", activation="relu")(Add)
  File "C:\Users\MARUI\AppData\Local\conda\conda\envs\DeepLearning\lib\site-packages\keras\engine\base_layer.py", line 414, in __call__
    self.assert_input_compatibility(inputs)
  File "C:\Users\MARUI\AppData\Local\conda\conda\envs\DeepLearning\lib\site-packages\keras\engine\base_layer.py", line 285, in assert_input_compatibility
    str(inputs) + '. All inputs to the layer '
ValueError: Layer conv2d_1 was called with an input that isn't a symbolic tensor. Received type: <class 'keras.layers.merge.Concatenate'>. Full input: [<keras.layers.merge.Concatenate object at 0x000002F0AFBF9D30>]. All inputs to the layer should be tensors.

###コード

import os
import cv2
import numpy as np
from keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, UpSampling2D, Add, BatchNormalization, Activation, Dense, Flatten, Concatenate
from keras.models import Model
import keras.optimizers as optimizers
from tensorflow.python.keras import backend as K
import matplotlib.pyplot as plt

IMAGE_SIZE = 16

"""
前略
"""
def network_gln():
    input = Input(shape=(256,))                               
    input2 = Input(shape=(IMAGE_SIZE,IMAGE_SIZE,1))

    x1 = Dense(256, activation="relu")(input)
    x1 = Dense(256, activation="relu")(x1)
    x1 = Dense(256)(x1)
    x1 = Dense(16384)(x1)


    x2 = UpSampling2D((2,2))(input2)
    x2 = UpSampling2D((2,2))(x2)
    x2 = UpSampling2D((2,2))(x2)
 
    Add = Concatenate([x1,x2])

    ln = Conv2D(16, (5,5),strides=1, padding="same", activation="relu")(Add)
    ln = Conv2D(32, (7,7),strides=1, padding="same", activation="relu")(ln)
    ln = Conv2D(64, (7,7),strides=1, padding="same", activation="relu")(ln)
    ln = Conv2D(64, (7,7),strides=1, padding="same", activation="relu")(ln)
    ln = Conv2D(64, (7,7),strides=1, padding="same", activation="relu")(ln)
    ln = Conv2D(32, (7,7),strides=1, padding="same", activation="relu")(ln)
    ln = Conv2D(16, (5,5),strides=1, padding="same", activation="relu")(ln)
    output = Conv2D(1, (5,5),strides=1, padding="same")(ln)

    model = Model(input, output)

    return model

model = network_gln()

試したこと

このエラーが出る前に、Upsamplingしたもの(x2)をDense(16384)層に通して同じ次元に直そうと試みましたが、同じエラーが出ました。
またx1の最後でnp.reshape(128,128)を試しましたがエラーがでて変形できませんでした。

環境

Windows10
Python3.6
Keras 2.2.4
Tensorflow-gpu 1.13.1
opencv 3.4.2

Comments

[amahara_waya]

どの部分でエラーが発生しているか(Traceback)を追記してもらえると助かります。

[TAKASHI_YAMADA]

すみません、追加しました。
よろしくお願いします。

[amahara_waya]

Tracebackを見る感じ、ln = Conv2D(16, (5,5),strides=1, padding="same", activation="relu")(x3)に問題があると思うのですが、質問者さんが提示したコードにx3についての定義が見当たりません(いきなりConv2Dの引数に使われている)。

x3について定義している箇所はありますか？

[TAKASHI_YAMADA]

すみません、x3の部分をAddに直し忘れていました。それに伴い、Tracebackも修正しました。
申し訳ないですが、引き続きよろしくお願いします。

Answer 1

以下のようにコードを書き換えてみたらどうでしょうか。

Add = Concatenate(axis=-1)([x1,x2])

参考記事：ValueError: input that isn't a symbolic tensor