Question

我想用Keras建立一个神经网络，但出现一个错误： AttributeError: 'NoneType' object has no attribute '_inbound_nodes'，这是我的示例代码：

from keras.layers.merge import concatenate

img = Input(shape=(64,64,3))
text_input = Input(shape=(192,))
text_emb = Reshape(target_shape=(1, 1, 256))(Dense(256, activation='relu')(text_input))
tiled_emb = keras.backend.tile(text_emb, (-1, 64, 64, 1))
img_feat = Conv2D(400,4,padding='same')(img)
con = concatenate([tiled_emb,img_feat])
conv4 = Conv2D(512, 1)(con)

flat = Flatten()(conv4)
validity = Dense(1, activation='sigmoid')(flat)

Model([img, text_input], validity)

Answer 1

发生此错误是因为keras.backend.tile是一个函数而不是一个图层，从而使tiled_emb成为张量。然后，当尝试构建网络并在仅预期张量的层上遇到张量时，就会生成错误（因此，未定义attr _inbound_nodes）。

您可以使用keras.layers.lambda图层将任何功能转换为图层，例如：

tiled_emb = Lambda(keras.backend.tile, arguments={'n':(-1, 64, 64, 1)})(text_emb)

如何在Keras中使用平铺功能？

1 个答案: