Tensorflowテンソルでケラス層の入力を設定する方法は？

Question

私のprevious questionでは、KerasのLayer.set_input()を使用して、Tensorflow前処理出力テンソルをKerasモデルの入力に接続しました。しかし、Kerasバージョン1.1.1の後のthis method has been removed。

これを新しいKerasバージョンでどうすれば実現できますか？

例：

# Tensorflow pre-processing 
raw_input = tf.placeholder(tf.string) 
### some TF operations on raw_input ### 
tf_embedding_input = ... # pre-processing output tensor 

# Keras model 
model = Sequential() 
e = Embedding(max_features, 128, input_length=maxlen) 

### THIS DOESN'T WORK ANYMORE ### 
e.set_input(tf_embedding_input) 
################################ 

model.add(e) 
model.add(LSTM(128, activation='sigmoid')) 
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax')) 

Answer 1

あなたが前処理で行われた後、あなたはあなたのケースでそうInput

のtensorのparamを呼び出すことにより、入力層としてテンソルを追加することができます。

tf_embedding_input = ... # pre-processing output tensor 

# Keras model 
model = Sequential() 
model.add(Input(tensor=tf_embedding_input)) 
model.add(Embedding(max_features, 128, input_length=maxlen))