ValueError：不支持任何值

Question

我构建了一个自定义Keras图层，它有两种权重，可学习和不可学习。在build(self, input_shape)

我添加了两个权重矩阵Wt和Wu，如下所示。

self.trainable_weights = [self.Wt]
self.non_trainable_weights = [self.Wu]
self.non_trainable_weights[0].eval(K.get_session()) # why?

在call(self, x, mask=None)我做：

gwt = K.gather(self.Wt, x)
gwu = K.gather(self.Wu, x)
return gwu + gwt

我的后端是TensorFlow。

只有当我为不可训练的权重调用eval时，代码才有效。如果我将其删除，我会获得ValueError: None values not supported.对于可训练的重量，我不必致电eval。

无论eval的影响如何，是否有更好的方法来实现同样的目标？

Answer 1

您是否尝试在x？

指示的索引处获取权重值

Tensorflow象征性地存储变量;在会话图上评估它们时，它们实际上不会在运行时获取值。因此，为了获得权重，您必须首先评估它们以加载它们的值。