如何运行tensorflow示例代码？（抛出错误）

Question

我对TF2非常陌生，并尝试自定义tensorflow指南文档中的示例代码：

https://www.tensorflow.org/guide/keras/custom_layers_and_models#putting_it_all_together_an_end-to-end_example

如果潜在维度设置为1，则指南中给出的代码不会运行，对于每个潜在维度>；1，它都可以正常运行！你知道吗

对于培训，我尝试使用示例中给出的代码，但将潜在dim设置为1：

vae = VariationalAutoEncoder(784, 64, 1)

optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=1e-3)

vae.compile(optimizer, loss=tf.keras.losses.MeanSquaredError())
vae.fit(x_train, x_train, epochs=3, batch_size=64)

尝试训练时的错误是：

值错误：应定义输入到密集的最后一个维度。找不到 从示例函数返回时抛出

epsilon = tf.keras.backend.random_normal(shape=(batch, dim))

无法处理shape=（？,1). 你知道吗

有人可以帮助我尝试使用的代码作为模板，但我需要潜在的维度是1！你知道吗

谢谢

Answer 1

好的。答案来自Github的MarkDoust here

这里的问题是广播与z_mean + tf.exp(0.5 * z_log_var) * epsilon线路的相互作用。你知道吗

通常z泳u均值和z泳u log泳u var的最后一个维数是已知的，而epsilon的最后一个维数是未知的。你知道吗

既然你把epsilon和mul相加，它就假设这两个有相同的形状。你知道吗

当它们的最后一个维度为1时，它认为你可能在用epsilon来计算zïu mean和zïu logïvar，它说不出来。你知道吗

所以解决办法是告诉它你知道epsilon的形状，而不是广播。在z_mean + tf.exp(0.5 * z_log_var) * epsilon行之前添加以下内容：epsilon.set_shape(z_mean.shape)。你知道吗