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“Tensor”对象没有属性“\u keras\u history”

tensor keras machine-learning tensorflow python

Francesco Pegoraro · 技术社区 · 6 年前

Conv2D 在输入张量的列上分层,但在添加代码之后:

accelerometer_input = Input(shape=(1400, 3))

for i in range(3):
    out = Lambda(lambda x: x[:,:, i:i+1])(accelerometer_input) # Extracting the ith channel
    out = K.expand_dims(out, axis=1)
    out = Conv2D(64, (30, 1), data_format="channels_first")(out)  
    branch_outputs.append(out)
out_put = K.concatenate(branch_outputs)

它给了我标题中的错误。我想这是因为 Lambda 层或提取这是不可微的。

但是没有它我怎么办?

1 回复 | 直到 6 年前

today 6 年前

K.expand_dims() )关于Keras张量(即。 out _keras_history )这有助于Keras建立模型。现在,要解决这个问题,只需将后端函数放在 Lambda 层以Keras张量作为输出:

out = Lambda(lambda x: K.expand_dims(x, axis=1))(out)

同样的道理也适用于使用 K.concatenate() . 然而,在这种情况下,Keras中有一个特定的层:

from keras.layers import concatenate, Concatenate

# use functional interface
out_put = concatenate(branch_outputs)

# or use layer class
out_put = Concatenate()(branch_outputs)

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