Question

我使用Keras构建模型，模型中有两个输入，其数据类型为'int32'。然后，我使用keras Lamba层通过K.gather（引用，索引）在嵌入矩阵中查找。我看到索引应该是int的张量，我认为我的代码满足了这一点，我不知道为什么会出错。我真的需要帮助！

    input_A = Input(batch_shape=(128,1),name='A_input',dtype='int32')
    input_B = Input(batch_shape=(128,1),name='B_input',dtype='int32')

    input_A_ = Lambda(lambda x:K.reshape(x,(-1,)))(input_A)
    input_B_ = Lambda(lambda x:K.reshape(x, (-1,)))(input_B)

    input_A__ = Lambda(lambda x:K.cast(x,dtype='int32'))(input_A_)
    input_B__ = Lambda(lambda x:K.cast(x,dtype='int32'))(input_B_)

    embedded_text_A = Lambda(lambda x:K.gather(M1,x))(input_A__)
    embedded_text_B = Lambda(lambda x:K.gather(M1,x))(input_B__)

Answer 1

出于某种神秘的原因，如果将K.cast()放在lambda内，它将正常工作：

input_A = Input(batch_shape=(128,1), name='A_input', dtype='int32')
input_B = Input(batch_shape=(128,1), name='B_input', dtype='int32')

input_A_ = Lambda(lambda x: K.reshape(x, (-1,)))(input_A)
input_B_ = Lambda(lambda x: K.reshape(x, (-1,)))(input_B)

embedded_text_A = Lambda(lambda x: K.gather(M1, K.cast(x, dtype='int32')))(input_A_)
embedded_text_B = Lambda(lambda x: K.gather(M1, K.cast(x, dtype='int32')))(input_B_)

因此，Lambda层在其中进行了一些奇怪的dtype转换。

我认为这是某种错误，我的假设是隐式转换发生在Lambda的{{1}} (which is inherited from Layer.__call__)内部。我无法跟踪它，但是我猜想“隐式转换”错误位于__call__中的某个位置，但是在451行之前，实际上是在Layer.__call__处被调用的。

TypeError：传递给参数'indices'的值的数据类型float32不在允许的值列表中：int32，int64

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