Keras:Theano与Tens的不兼容

Question

请注意：这个问题在github上也以issue的形式存在。在

更新：

我尝试在Keras中实现一个自定义层：GRU层，它通过卷积计算门。 代码可以工作，但只能在no后端使用。在

在github上，我得到了将“图像布局”切换到“tf”的提示keras.json文件. 事实上，我已经硬编码了“th”图像布局，所以我不得不用代码修复一些问题。 现在它同时支持“th”和“tf”布局。 模型也被修改了：现在我有两个模型，一个是“th”的，一个是“tf”的。在

这完全改写了这个问题。问题是一样的，但代码是新的。在

有了no作为后端，两个图像布局都可以正常运行。网络可以从数据中学习，新的层似乎可以工作。我相当确信我的“th”和“tf”布局的实现都是正确的。 但当我切换到tensorflow时，它总是崩溃。布局似乎没有效果。在

代码中有一个诀窍：GRU使用卷积来计算其门。但是这个卷积不包括在层中。我只是假设每次使用这个层时，前面都有一个2D卷积，它产生3个输出特性（每个门对应一个）。 代码如下：

^{1}$

很抱歉给你大量的代码，我已经尽可能的对它进行注释和格式化。在

这是设置，这是我如何使用代码：

^{pr2}$

使用“tf”图像布局的相同代码在theano下运行良好，并与tensorflow一起崩溃。在

问题是：ValueError: Shapes (?, ?, 40, 40) and (40, ?, 40) are not compatible

以下是完整的错误消息：

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-8-295ff1bf414f> in <module>()
     25     # now a model with the two GRUs which move in different directions
     26     time_dist=Reshape((40,40,40, 3))(time_dist)
---> 27     up=CGRU(go_backwards=False, return_sequences=True, name="up", input_shape=[40,40,40,3])(time_dist)
     28     down=CGRU(go_backwards=True, return_sequences=True, name="down", input_shape=[40,40,40,3])(time_dist)
     29 

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/engine/topology.pyc in __call__(self, x, mask)
    513         if inbound_layers:
    514             # this will call layer.build() if necessary
--> 515             self.add_inbound_node(inbound_layers, node_indices, tensor_indices)
    516             input_added = True
    517 

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/engine/topology.pyc in add_inbound_node(self, inbound_layers, node_indices, tensor_indices)
    571         # creating the node automatically updates self.inbound_nodes
    572         # as well as outbound_nodes on inbound layers.
--> 573         Node.create_node(self, inbound_layers, node_indices, tensor_indices)
    574 
    575     def get_output_shape_for(self, input_shape):

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/engine/topology.pyc in create_node(cls, outbound_layer, inbound_layers, node_indices, tensor_indices)
    148 
    149         if len(input_tensors) == 1:
--> 150             output_tensors = to_list(outbound_layer.call(input_tensors[0], mask=input_masks[0]))
    151             output_masks = to_list(outbound_layer.compute_mask(input_tensors[0], input_masks[0]))
    152             # TODO: try to auto-infer shape if exception is raised by get_output_shape_for

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/layers/recurrent.pyc in call(self, x, mask)
    211                                              constants=constants,
    212                                              unroll=self.unroll,
--> 213                                              input_length=input_shape[1])
    214         if self.stateful:
    215             self.updates = []

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/backend/tensorflow_backend.pyc in rnn(step_function, inputs, initial_states, go_backwards, mask, constants, unroll, input_length)
   1193             parallel_iterations=32,
   1194             swap_memory=True,
-> 1195             sequence_length=None)
   1196 
   1197         if nb_states > 1:

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/ops/rnn.pyc in _dynamic_rnn_loop(cell, inputs, initial_state, parallel_iterations, swap_memory, sequence_length, dtype)
   1023     shape = _state_size_with_prefix(
   1024         output_size, prefix=[const_time_steps, const_batch_size])
-> 1025     output.set_shape(shape)
   1026 
   1027   final_outputs = nest.pack_sequence_as(

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/framework/ops.pyc in set_shape(self, shape)
    406         this tensor.
    407     """
--> 408     self._shape = self._shape.merge_with(shape)
    409 
    410   @property

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/framework/tensor_shape.pyc in merge_with(self, other)
    568       except ValueError:
    569         raise ValueError("Shapes %s and %s are not compatible" %
--> 570                          (self, other))
    571 
    572   def concatenate(self, other):

ValueError: Shapes (?, ?, 40, 40) and (40, ?, 40) are not compatible