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tensorflow - 如何在 Keras 中使用平铺功能？

问题描述

我想用 Keras 构建一个神经网络，但我得到了一个错误： AttributeError: 'NoneType' object has no attribute '_inbound_nodes'，这是我的示例代码：

from keras.layers.merge import concatenate

img = Input(shape=(64,64,3))
text_input = Input(shape=(192,))
text_emb = Reshape(target_shape=(1, 1, 256))(Dense(256, activation='relu')(text_input))
tiled_emb = keras.backend.tile(text_emb, (-1, 64, 64, 1))
img_feat = Conv2D(400,4,padding='same')(img)
con = concatenate([tiled_emb,img_feat])
conv4 = Conv2D(512, 1)(con)

flat = Flatten()(conv4)
validity = Dense(1, activation='sigmoid')(flat)

Model([img, text_input], validity)

标签： tensorflowkeras

解决方案

出现这个错误是因为 keras.backend.tile 是一个函数而不是一个层，使得 tiled_emb 成为一个张量。然后在尝试构建网络并遇到它期望层的张量时生成错误（因此未定义 attr _inbound_nodes）。

您可以使用keras.layers.lambda层将任何函数转换为层，例如：

tiled_emb = Lambda(keras.backend.tile, arguments={'n':(-1, 64, 64, 1)})(text_emb)

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