即使在Keras中使用Lambda層，也沒有屬性'_inbound_nodes'錯誤

Question

我有一個（28,000 x 300）尺寸矩陣，我們稱它為label_embedding ，我想在模型的瓶頸層上做一個點積。 我創建了一個體系結構，在其瓶頸層提供了（batch_size x 300） 。

我正在使用生成器函數進行輸入。 通過以下方式將label_embedding矩陣作為輸入：

inp7 = Input(tensor=labels_embeddings)

對於點積，我正在執行以下操作：

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

其中x1是瓶頸層，而dot_是：

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

問題是，即使out變量的形狀正確，即（batch_size x 28000） ，我也會收到以下錯誤：

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

PS：我正在使用tensorflow和keras

PS：我一直在使用keras圖層，直到使用keras后端作為K的out變量為止

Answer 1

好的，我解決了問題。 因此，所有基於后端的功能都需要包裝在lambda層中。 所以代替：

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

和

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

我寫：

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

和

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