获取错误:AttributeError:“Node”对象在展平层没有用于展平嵌入输出的属性“output\u masks”

2024-03-28 13:14:10 发布

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在keras中运行LSTM和嵌入层

在运行扁平化keras代码时出现问题。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense,concatenate,Activation,Dropout,Input,LSTM,Embedding
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.models import Sequential

tf.keras.backend.clear_session()

input_layer1 = Input(shape=(48432,), dtype='int32', name='input_layer1')
embed_text = Embedding(48432, 100, weights=[embedding_matrix], input_length=1300, trainable=False) 
(input_layer1)
#embed = tf.reshape(embed_text(5,48432,100))
text_LSTM = LSTM(32,input_shape=(48432,100),return_sequences=True)(embed_text)
flatten_layer1 = Flatten()(text_LSTM)

#school state Input layer
input_layer2 = Input(shape=(50000,), dtype='int32', name='input_layer2')
embed_school_state = Embedding(30000, 100, input_length=1, trainable=True)(input_layer2)
flatten_layer1 = Flatten()(embed_school_state)

下面是错误消息

*AttributeError回溯(最近一次呼叫上次) *在 *20输入层2=input(shape=(50000,),数据类型='int32',name='input层2') *21嵌入学校状态=嵌入(30000,100,输入长度=1,*可培训=真)(输入层2) *---&燃气轮机;22展平层1=展平()(嵌入学校状态)

*\Anaconda3\lib\site packages\keras\engine\base\u layer.py incall(self,*input,**kwargs) *474#处理掩码传播。 *--&燃气轮机;475上一个\u掩码=\u收集\u上一个\u掩码(输入) *476 user_kwargs=kwargs.copy() *477如果不是全部(以前的屏蔽):

*~\Anaconda3\lib\site packages\keras\engine\base\u layer.py in*\u collect\u previous\u mask(输入张量) *1439入站\u层,节点\u索引,张量\u索引=x.\u keras\u历史 *1440节点=入站\层。\入站\节点[节点\索引] *-&燃气轮机;1441掩码=节点。输出掩码[张量索引] *1442掩码。追加(掩码) **AttributeError:'Node'对象没有属性'output\u masks'**


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