Я попытался создать собственную модель, имитируя документацию tf2.0. введите описание ссылки здесь
class CBR(layers.Layer):
"""Convolution + Batch normalisation + Relu"""
def __int__(self, filterNum, kSize, strSize, padMode, name='cbr', **kwargs):
super(CBR, self).__init__(name=name, **kwargs)
self.conv3D = layers.Conv3D(filters=filterNum, kernel_size=kSize, strides=strSize, padding=padMode, data_format='channels_first')
self.BN = layers.BatchNormalization(axis=1)
def call(self, inputs):
x = self.conv3D(inputs)
x=self.BN(x)
return activations.relu(x)
class TestNet(tf.keras.Model):
def __init__(self, inDim, classNum, name='testNet', **kwargs):
super(TestNet, self).__init__(name=name, **kwargs)
self.inDim = inDim
self.classNum = classNum
self.en_st1_cbr1 = CBR(32, 3, 1, 'valid')
def call(self, inputs):
x = layers.Input(shape=self.inDim)
x = self.en_st1_cbr1(x)
outputs = activations.softmax(x, axis=1)
return outputs
Когда я проверяю его по
classNum = 3
mbSize = 16
inDim = [4, 64, 64, 64]
TNet = TestNet(inDim, classNum)
TNet.build(input_shape=inDim)
, всегда возникает ошибка в строке x = self.en_st1_cbr1(x)
при печати
File "D:\TProgramFiles\Anaconda3\envs\keras-gpu\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\engine\base_layer.py", line 814, in __call__
with graph.as_default(), backend.name_scope(self._name_scope()):
File "D:\TProgramFiles\Anaconda3\envs\keras-gpu\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\backend.py", line 765, in name_scope
return ops.name_scope_v2(name)
File "D:\TProgramFiles\Anaconda3\envs\keras-gpu\lib\site-packages\tensorflow_core\python\framework\ops.py", line 6422, in __init__
raise ValueError("name for name_scope must be a string.")
ValueError: name for name_scope must be a string.
Я последовал примеру шаг за шагом, но он просто не работает. Кто-нибудь может помочь? Спасибо.