TypeError:传递给参数“indexes”的值的数据类型float32不在允许值列表中：int32，int64

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层在嵌入矩阵中查找K.gather（reference，index）。我看到索引应该是int的张量，我想我的代码符合这一点，我不知道为什么会出错。我真的需要帮助！在

    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数据类型转换。在

我想这是某种bug，我的假设是隐式转换发生在Lambda__call__(which is inherited from ^{})内部。我无法跟踪它，但我想“隐式转换”bug在Layer.__call__中的某个地方，但在451行之前，实际上调用了Lambda.call。在