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我正在尝试构建一个如下图所示的模型。这个想法是采用多个分类特征（一个热向量）并分别嵌入它们，然后将这些嵌入的向量与 LSTM 的 3D 张量组合。

使用Keras2.0.2中的以下代码，在创建Model()具有多个输入的对象时，它会引发与此AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'inbound_nodes'问题类似的问题。谁能帮我找出问题所在？

模型：

模型

代码：

from keras.layers import Dense, LSTM, Input
from keras.layers.merge import concatenate
from keras import backend as K
from keras.models import Model

cat_feats_dims = [315, 14] # Dimensions of the cat_feats
emd_inputs = [Input(shape=(in_size,)) for in_size in cat_feats_dims]
emd_out = concatenate([Dense(20, use_bias=False)(inp) for inp in emd_inputs])
emd_out_3d = K.repeat(emd_out, 10)

lstm_input = Input(shape=(10,5))

merged = concatenate([emd_out_3d,lstm_input])

lstm_output = LSTM(32)(merged)
dense_output = Dense(1, activation='linear')(lstm_output)

model = Model(inputs=emd_inputs+[lstm_input], outputs=[dense_output])

#ERROR MESSAGE
Traceback (most recent call last):
  File "C:\Program Files\Anaconda2\envs\mle-env\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 2881, in run_code
    exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns)
  File "<ipython-input-2-a9da7f276aa7>", line 14, in <module>
    model = Model(inputs=emd_inputs+[lstm_input], outputs=[dense_output])
  File "C:\Program Files\Anaconda2\envs\mle-env\lib\site-packages\keras\legacy\interfaces.py", line 88, in wrapper
    return func(*args, **kwargs)
  File "C:\Program Files\Anaconda2\envs\mle-env\lib\site-packages\keras\engine\topology.py", line 1648, in __init__
    build_map_of_graph(x, seen_nodes, depth=0)
  File "C:\Program Files\Anaconda2\envs\mle-env\lib\site-packages\keras\engine\topology.py", line 1644, in build_map_of_graph
    layer, node_index, tensor_index)
  File "C:\Program Files\Anaconda2\envs\mle-env\lib\site-packages\keras\engine\topology.py", line 1644, in build_map_of_graph
    layer, node_index, tensor_index)
  File "C:\Program Files\Anaconda2\envs\mle-env\lib\site-packages\keras\engine\topology.py", line 1639, in build_map_of_graph
    next_node = layer.inbound_nodes[node_index]
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'inbound_nodes'
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2 回答 2

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keras.backend.repeat 是一个函数，而不是一个层。尝试改用keras.layers.core.RepeatVector。它具有与函数相同的功能。

emd_out_3d = RepeatVector(10)(emd_out)
于 2017-06-19T14:21:00.650 回答
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不仅针对这种情况，而且在一般情况下，如果您想在没有等效层实现的模型中添加一些函数，您可以将该函数作为 Lambda 层。

例如，我需要将 axis=1 上的均值运算符添加到我的模型中。这是假设我的当前张量名为 xinput 和输出张量的代码是输出，代码应如下所示。

# suppose my tensor named xinput
meaner=Lambda(lambda x: K.mean(x, axis=1) )
agglayer = meaner(xinput)    
output = Dense(1, activation="linear", name="output_layer")(agglayer)

不使用 Lambda 函数，而是直接添加 K.mean 函数，你会得到同样的错误。

于 2019-06-25T16:22:44.427 回答