Question

我正在尝试使用Keras的功能API在打算用于分段任务的神经网络中对跳过连接进行建模，但出现了上述错误-

这是我的代码：

from unet_model import unet_model
model = unet_model()

执行此操作时出现错误：

     24 
     25         up6 = keras.layers.Conv2D(512, 2, activation = 'relu', padding = 'same', kernel_initializer = 'he_normal')(keras.layers.UpSampling2D(size = (2,2))(drop5))
---> 26         merge6 = keras.layers.concatenate([drop4,up6], axis = 3)
     27         conv6 = keras.layers.Conv2D(512, 3, activation = 'relu', padding = 'same', kernel_initializer = 'he_normal')(merge6)
     28         conv6 = keras.layers.Conv2D(512, 3, activation = 'relu', padding = 'same', kernel_initializer = 'he_normal')(conv6)

TypeError: __init__() got multiple values for argument 'axis'

怎么了？构造似乎与文档一致。请帮帮我！

更新：我在reading this answer之后用 concatenate 替换了 Concatenate ，现在我遇到了另一个错误：

{{1}}

Answer 1

** 当我遇到这个类似的问题时，我正在克隆这个存储库。 https://github.com/zhixuhao/unet

我按照这些解决方案解决了这个问题。 TypeError: ('Keyword argument not understood:', 'input')

变化：

input --> inputs 
output --> outputs

至于串联， Keras Concatenate TypeError: init() got multiple values for argument 'axis'

Concatenation --> concatenation

Tensorflow 2.3-'无法理解关键字参数：'，'输入'

1 个答案: