即使在 Keras 中使用 Lambda 层也没有属性 '_inbound_nodes' 错误

Question

我有一个 (28,000 x 300) 维矩阵，我们称它为 label_embedding，我想这样做与我的模型的瓶颈层的点积。我创建了一个架构，它在瓶颈层提供 (batch_size x 300)。

我正在使用生成器函数进行输入。 label_embedding矩阵作为输入的方式如下：

inp7 = Input(tensor=labels_embeddings)

对于点积，我正在执行以下操作：

out = Lambda(dot_)([x1, K.transpose(inp7)])

其中 x1 是瓶颈层，dot_ 是：

def dot_(tensors):
    return K.dot(tensors[0], tensors[1])

问题是，尽管 out 变量的形状是正确的，即 (batch_size x 28000)，我收到以下错误：

AttributeError: 'NoneType' object has no attribute '_inbound_nodes'

P.S.: 我正在使用tensorflow和keras

P.S.: 我一直在使用 keras 层，直到我使用 keras 后端作为 K

的 out 变量

Answer 1

好的，我解决了这个问题。因此，所有基于后端的函数都需要包装在 lambda 层中。所以而不是：

out = Lambda(dot_)([x1, K.transpose(inp7)])

和

def dot_(tensors):
    return K.dot(tensors[0], tensors[1])

我写了：

out = Lambda(dot_)([x1, inp7])

和

def dot_(tensors):
    return K.dot(tensors[0], K.transpose(tensors[1]))

no attribute '_inbound_nodes' error even when using Lambda layer in Keras