Я следовал этому учебнику , и я могу скомпилировать и обучить мою модель следующим образом:
encoder_inputs = Input(shape=(None,))
encoder_embedding = Embedding(max_words, latent_dim)(encoder_inputs)
encoder_lstm, state_h, state_c = LSTM(latent_dim, return_state=True)(encoder_embedding)
encoder_states = [state_h, state_c]
decoder_inputs = Input(shape=(None,))
decoder_embedding = Embedding(max_words, latent_dim)(decoder_inputs)
decoder_lstm = LSTM(latent_dim, return_sequences=True)(decoder_embedding, initial_state=encoder_states)
decoder_outputs = Dense(decoder_target_data_size, activation='softmax')(decoder_lstm)
model = Model([encoder_inputs, decoder_inputs], decoder_outputs)
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy')
model.fit([X_train, Y_train], decoder_target_data, batch_size=128, epochs=100,validation_split=0.2, verbose=0)
Но когда я хочу выполнить часть логического вывода
encoder_model = Model(encoder_inputs, encoder_states)
decoder_state_input_h = Input(shape=(None,))
decoder_outputs, decoder_state_h = decoder_lstm(encoder_embedding, initial_state=decoder_state_input_h)
decoder_outputs = decoder_dense(decoder_outputs)
Я получил следующую ошибку:
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-36-c87095c25663> in <module>
3 decoder_state_input_h = Input(shape=(None,), name="DecoderStateInput_1")
4
----> 5 decoder_outputs, decoder_state_h = decoder_lstm(encoder_embedding, initial_state=decoder_state_input_h)
6 decoder_outputs = decoder_dense(decoder_outputs)
7
TypeError: 'Tensor' object is not callable
Я уверен, что это что-то в функциональном API, но я не знаю, как ее решить.
Яиспользуя keras-2.2.4 с tensorflow-1.10.0
Если бы кто-то мог мне помочь, я был бы очень благодарен!
РЕДАКТИРОВАТЬ
Я решил изменить это:
encoder_model = Model(encoder_inputs, encoder_states)
decoder_hidden_state_inputs = Input(shape=(latent_dim,))
decoder_cell_state_inputs = Input(shape=(latent_dim,))
decoder_state_inputs = [decoder_hidden_state_inputs, decoder_cell_state_inputs]
decoder_lstm_outputs, decoder_hidden_state, decoder_cell_state = decoder_lstm(inputs=decoder_embedding(decoder_inputs),
initial_state=decoder_state_inputs,
)
decoder_state = [decoder_hidden_state, decoder_cell_state]
decoder_outputs = decoder_dense(inputs=decoder_lstm_outputs)
decoder_model = Model(
inputs=[decoder_inputs] + decoder_state_inputs,
outputs=[decoder_dense_outputs] + decoder_state,
)
Теперь все работает нормально!