Question

我正在使用Keras构建LSTM模型。

 def LSTM_model_1(X_train,Y_train,Dropout,hidden_units):
   model = Sequential()
   model.add(Masking(mask_value=666, input_shape=(X_train.shape[1],X_train.shape[2])))
   model.add(LSTM(hidden_units, activation='tanh', return_sequences=True, dropout=Dropout))   
   model.add(LSTM(hidden_units, return_sequences=True))
   model.add(LSTM(hidden_units, return_sequences=True))
   model.add(Dense(Y_train.shape[-1], activation='softmax'))

   model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam',metrics['categorical_accuracy'])

   return model

输入数据很简单 X_train.shape =（77,100,34）; Y_Train.shape =（77,100,7）

Y数据是单热编码的。两个输入张量都为最后一个列表条目填充零。 Y_train中的填充值为0.因此填充结束时没有状态值为1。 dropout = 0和hidden_units = 2似乎与以下错误无关。

不幸的是，我得到以下错误，我认为这与Y的形状有关。但是我不能把手指放在它上面。初始化/添加第一个LSTM层时会发生错误。

ValueError：变量lstm_58 / kernel /的初始化程序来自a 控制流构造，例如循环或条件。创建时在循环或条件内的变量，使用lambda作为初始化程序。

如果我遵循错误，我注意到它归结为：

dtype：如果设置，则initial_value将转换为给定类型。如果None，将保留数据类型（如果initial_value为 a Tensor），或convert_to_tensor将决定。

“转换为张量”会创建一个对象，然后是None并导致错误。显然，LSTM会尝试将输入转换为张量......但是如果我查看输入，它已经是张量。

你们是否知道出了什么问题或者如何使用lambda作为初始化器？感谢

编辑：堆栈跟踪

文件“C：\ Users \ 310122653 \ Documents \ GitHub \ DNN \ build_model.py”，行   44，在LSTM_model_1中       model.add（LSTM（hidden_units，activation ='tanh'，return_sequences = True，dropout = Dropout））

文件“C：\ ProgramData \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ keras \ models.py”，   第492行，另外       output_tensor = layer（self.outputs [0]）

文件   “C：\ ProgramData \ Anaconda3 \ LIB \站点包\ keras \图层\ recurrent.py”   第499行，致电       return super（RNN，self）。 call （输入，** kwargs）

文件   “C：\ ProgramData \ Anaconda3 \ LIB \站点包\ keras \发动机\ topology.py”   第592行，致电       self.build（input_shapes [0]）

文件   “C：\ ProgramData \ Anaconda3 \ LIB \站点包\ keras \图层\ recurrent.py”   第461行，在构建中       self.cell.build（step_input_shape）

文件   “C：\ ProgramData \ Anaconda3 \ LIB \站点包\ keras \图层\ recurrent.py”   1838年，在建设中       约束= self.kernel_constraint）

文件   “C：\ ProgramData \ Anaconda3 \ LIB \站点包\ keras \遗留\ interfaces.py”   第91行，包装中       return func（* args，** kwargs）

文件   “C：\ ProgramData \ Anaconda3 \ LIB \站点包\ keras \发动机\ topology.py”   第416行，在add_weight中       约束=约束）

文件   “C：\ ProgramData \ Anaconda3 \ LIB \站点包\ keras \后端\ tensorflow_backend.py”   第395行，变量       v = tf.Variable（value，dtype = tf.as_dtype（dtype），name = name）

文件   “C：\ ProgramData \ Anaconda3 \ LIB \站点包\ tensorflow \ python的\ OPS \ variables.py”   第235行，在 init 中       约束=约束）

文件   “C：\ ProgramData \ Anaconda3 \ LIB \站点包\ tensorflow \ python的\ OPS \ variables.py”   第356行，在_init_from_args中       “初始化”。％name）

Answer 1

在这种情况下，解决方案是重新启动内核。感谢DanielMöller

连接到初始化程序的LSTM值错误

1 个答案: