ValueError：变量内核已存在，不允许使用。您是要在KERAS中设置“重用= True还是在VarScope中重用= tf.AUTO_REUSE”？

Question

我目前正在研究基于LSTM的研究问题。但是，如下面将要演示的那样，在keras中使用RNN时，我遇到了上述错误。

我使用TF版本1.12.0 和keras 2.2.4。

这似乎适用于LSTMCell之类的单元格，但不适用于UGRNNCell。。不知道如何解决此问题。

cell1=tf.contrib.rnn.UGRNNCell(64)
cell2=tf.contrib.rnn.UGRNNCell(64)
cell3=tf.contrib.rnn.UGRNNCell(64)
cell4=tf.contrib.rnn.UGRNNCell(64)

这是我的模型：

model = Sequential()

model.add(RNN(cell1, input_shape=(train_X.shape[1:]),return_sequences=True))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Dropout(0.5))

model.add(RNN(cell2,return_sequences=True))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Dropout(0.5))

model.add(RNN(cell3, return_sequences=True))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Dropout(0.5))

model.add(RNN(cell4,return_sequences=False))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Dropout(0.5))

model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Dropout(0.5))

model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

这会导致上述错误，但是当将单元格替换为LSTMCell时，不会出现任何问题。

我希望它可以在任何类型的单元中无缝运行。