python - 这个错误是什么意思“无法转换类型的对象张量”？

Question

我在 Keras 有一个网络，我尝试对层的输出进行一些更改，然后将其馈送到剩余的网络。在apply function它接受一个形状为 (batch size,1,32,32) 的张量，所有的张量都是 format channel_first。然后我将它与形状为 (8,8,1,64) 的张量进行卷积，输出为 (?,64,4,4)，但是当我想将形状更改为 (8,8,4,4)它会产生以下错误。为什么会发生这个错误？因为当我尝试在没有网络的情况下使用张量检查代码时，它可以工作！我也在这里添加代码。你能告诉我有什么问题吗？

    def apply_conv(self, image, filter_type: str):

        if filter_type == 'dct':
            filters = self.dct_conv_weights
        elif filter_type == 'idct':
            filters = self.idct_conv_weights
        else:
            raise('Unknown filter_type value.')
        print(image.shape)

        image_conv_channels = []
        for channel in range(image.shape[1]):
            print(image.shape)
            print(channel)
            image_yuv_ch = K.expand_dims(image[:, channel, :, :],1)
            print( image_yuv_ch.shape)
            print(filters.shape)
            image_conv = Kr.backend.conv2d(image_yuv_ch,filters,strides=(8,8),data_format='channels_first')
            print(image_conv.shape)
            print('salam')
#            image_conv = Kr.backend.permute_dimensions(image_conv,(0, 2, 3, 1))
            image_conv = Kr.backend.reshape(image_conv,(image_conv.shape[0], 8,8,image_conv.shape[2], image_conv.shape[3]))
            print(image_conv.shape)
            image_conv =  Kr.backend.permute_dimensions(image_conv,(0, 1, 3, 2, 4))
            image_conv = Kr.backend.reshape(image_conv,(image_conv.shape[0],
                                                  image_conv.shape[1]*image_conv.shape[2],
                                                  image_conv.shape[3]*image_conv.shape[4]))

#            Kr.backend.expand_dims(image_conv,1)

            # image_conv = F.conv2d()
            image_conv_channels.append(image_conv)

        image_conv_stacked = Kr.backend.concatenate(image_conv_channels, axis=1)

        return image_conv_stacked

回溯（最近一次通话最后）：

文件“”，第 376 行，在 decoded_noise=JpegCompression()(act11)#16

文件“D:\software\Anaconda3\envs\py36\lib\site-packages\keras\engine\base_layer.py”，第 457 行，调用 输出 = self.call(inputs, **kwargs)

文件“”，第 162 行，调用 image_dct = self.apply_conv(noised_image, 'dct')

文件“”，第 126 行，在 apply_conv image_conv = Kr.backend.reshape(image_conv,(image_conv.shape[0], 8,8,image_conv.shape[2], image_conv.shape[3]))

文件“D:\software\Anaconda3\envs\py36\lib\site-packages\keras\backend\tensorflow_backend.py”，第 1969 行，reshape return tf.reshape(x, shape)

文件“D:\software\Anaconda3\envs\py36\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\gen_array_ops.py”，第 6482 行，在 reshape “Reshape”中，tensor=tensor，shape=shape，name=name )

_apply_op_helper 中的文件“D:\software\Anaconda3\envs\py36\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\op_def_library.py”，第 513 行，引发错误

文件“D:\software\Anaconda3\envs\py36\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\op_def_library.py”，第 510 行，在 _apply_op_helper preferred_dtype=default_dtype 中）

文件“D:\software\Anaconda3\envs\py36\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\ops.py”，第 1146 行，internal_convert_to_tensor ret = conversion_func(value, dtype=dtype, name=name, as_ref =as_ref)

文件“D:\software\Anaconda3\envs\py36\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\constant_op.py”，第 229 行，在 _constant_tensor_conversion_function 返回常量（v，dtype=dtype，name=name）

文件“D:\software\Anaconda3\envs\py36\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\constant_op.py”，第 208 行，常量值，dtype=dtype，shape=shape，verify_shape=verify_shape))

文件“D:\software\Anaconda3\envs\py36\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\tensor_util.py”，第 531 行，make_tensor_proto“支持的类型”。％（类型（值），值））

TypeError：无法将类型对象转换为张量。内容：（维度（无）、8、8、维度（4）、维度（4））。考虑将元素转换为支持的类型。

标签： pythontensorflowkeras