Keras在分割图层输出时抛出`'张量'对象没有属性'_keras_shape'
我有句子嵌入尺寸为2*1*300
的句对的输出X.我想把这个输出分成两个形状为1*300
的向量来计算它的绝对差值和乘积。 Keras在分割图层输出时抛出`'张量'对象没有属性'_keras_shape'
x = MaxPooling2D(pool_size=(1,MAX_SEQUENCE_LENGTH),strides=(1,1))(x) x_A = Reshape((1,EMBEDDING_DIM))(x[:,0])
x_B = Reshape((1,EMBEDDING_DIM))(x[:,1])
diff = keras.layers.Subtract()([x_A, x_B])
prod = keras.layers.Multiply()([x_A, x_B])
nn = keras.layers.Concatenate()([diff, prod])
目前,当我做x[:,0]
它抛出一个错误说AttributeError: 'Tensor' object has no attribute '_keras_shape'
。我假设张量对象分裂的结果是一个没有_keras_shape
的张量对象。
有人可以帮我解决这个问题吗?谢谢。
回答:
Keras在图层处理时为张量增加了一些信息。由于您将张量分离到图层之外,因此会丢失该信息。
的解决方案涉及从LAMBDA层返回分裂张量:
x_A = Lambda(lambda x: x[:,0], output_shape=notNecessaryWithTensorflow)(x) x_B = Lambda(lambda x: x[:,1], output_shape=notNecessaryWithTensorflow)(x)
x_A = Reshape((1,EMBEDDING_DIM))(x_A)
x_B = Reshape((1,EMBEDDING_DIM))(x_B)
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