Question

我有一个非常简单的任务，我们在此编写这样的keras模型的体系结构：

    def build_model_GRU(self):
        model = Sequential()
        model.add(GRU(75, activation='relu', return_sequences=True, input_shape=(self.nb_timesteps, self.nb_features)))
        model.add(GRU(30, activation='relu', return_sequences=True))
        model.add(GRU(30, activation='relu'))
        model.add(Dense(1))
        model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

        return model

然后，我将返回的模型传递给我在下面定义的函数：

 def get_model_data(self, model):
        ''' prints some details about the architecture of the used model '''
        print('Number of layers: %d' % len(model.layers)) # number of layers used

        # the name of the layers used:
        layers_str = ''
        for i in range(len(model.layers)):
            if i == len(model.layers) - 1:
                layers_str += '%s' % model.layers[i].name
            else:
                layers_str += '%s' % model.layers[i].name + '->'
        print('Layers: %s' % layers_str)
        print('Learning Rate: %.5f' % K.eval(model.optimizer.lr)) # the learning rate used
        print('Decay: %.5f' % K.eval(model.optimizer.decay))
        print('Optimizer: %.5f' % model.optimizer.get_config()['name'])

但是我仍然遇到以下错误

回溯（最近通话最近）： _do_call中的文件“ C：\ Users \ 96171 \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ client \ session.py”，行1334 返回fn（* args） _run_fn中的文件“ C：\ Users \ 96171 \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ client \ session.py”，行1319 选项，feed_dict，fetch_list，target_list，run_metadata）文件“ C：\ Users \ 96171 \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ client \ session.py”，行1407，位于_call_tf_sessionrun中 run_metadata） tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError：从容器：本地主机读取资源变量Adam / lr时出错。这可能意味着该变量未初始化。找不到：容器localhost不存在。（找不到资源：localhost / Adam / lr） [[{{node Adam / lr / Read / ReadVariableOp}} = ReadVariableOpdtype = DT_FLOAT，_device =“ / job：localhost /副本：0 / task：0 / device：CPU：0”]]

我搜索了此错误，否则他们建议使用keras会话。我认为对于我来说，它更简单，因为我是在运行时执行此操作的，并且我没有保存模型以进行加载，如下所述：here

在运行时从keras模型获取学习率

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