VAE中的theano.gradient.DisconnectedInputError（python）

Question

我试图在keras上实现VAE，以下是我编写的代码片段。

z_mean = Dense( self.z_dim , init=initialization , activation='linear')(H2)   
z_mean = LeakyReLU(alpha=.001)(z_mean)  
z_log_var = Dense( self.z_dim,init=initialization , activation='linear')(H2)  
z_log_var = LeakyReLU(alpha=.001)(z_log_var)  
z = Lambda(self.sampling ,  output_shape=K.int_shape(z_mean) )([z_mean, z_log_var])  
H3 = Dense(input_dim - 1, init=initialization , activation='linear')(z)  

现在我编译模型时：

model = Model(input=data_input, output=[xh , z_mean , z_log_var ] )  
grads = K.gradients(cost, trainable_vars)  

它给了我错误：
的 theano.gradient.DisconnectedInputError：
创建该变量时的Backtrace：
H3 =密集（input_dim - 1，init =初始化，激活=＆＃39;线性＆＃39;）（z）

有谁知道为什么会出现这个错误？ 我的猜测是渐变无法从z应用到z_mean和z_log_var