在尝试在TimeDistributed包装器中使用Inception时，我在Keras面临一个非常好奇的错误。
此代码很简单，可以与许多模型或图层一起使用，但奇怪的是，inception_v3在预测时失败：
import numpy as np
from keras.applications import inception_v3
from keras.layers import *
from keras.models import Model
imgShape = (299,299,3)
seqShape = (2,299,299,3)
incept = inception_v3.InceptionV3(weights=None, include_top=False)
inputs = Input(seqShape)
outputs = TimeDistributed(incept)(inputs)
model = Model(inputs,outputs)
在我尝试预测某事之前，一切都很完美：
pred = model.predict(np.ones((1,2,299,299,3)))
错误是：
InvalidArgumentError（请参阅上面的回溯）：您必须使用dtype bool为占位符张量'batch_normalization_1 / keras_learning_phase'提供值 [[节点：batch_normalization_1 / keras_learning_phase = Placeholderdtype = DT_BOOL，shape =，_ device =“/ job：localhost / replica：0 / task：0 / device：CPU：0”]]
对此有何解决方案？
使用Keras 2.1.0和Tensorflow 1.4.0。