Объект 'Tensor' не может быть вызван с использованием слоя Keras и Embedding и модели seq2seq - PullRequest
Новая
       20

Объект 'Tensor' не может быть вызван с использованием слоя Keras и Embedding и модели seq2seq

0 голосов
/ 10 апреля 2020

это модель, которую я использовал: 


# Input layer of the encoder :
encoder_input = Input(shape=(None,))

# Hidden layers of the encoder :
encoder_embedding = Embedding(input_dim = num_q_words, output_dim = vec_len)(encoder_input)
encoder_dropout   = (TimeDistributed(Dropout(rate = dropout_rate)))(encoder_embedding)
encoder_LSTM      = LSTM(latent_dim, return_sequences=True)(encoder_dropout)

# Output layer of the encoder :
encoder_LSTM2_layer = LSTM(latent_dim, return_state=True)
encoder_outputs, state_h, state_c = encoder_LSTM2_layer(encoder_LSTM)

# We discard `encoder_outputs` and only keep the states.
encoder_states = [state_h, state_c]

# Input layer of the decoder :
decoder_input = Input(shape=(None,))

# Hidden layers of the decoder :
decoder_embedding_layer = Embedding(input_dim = num_a_words, output_dim = vec_len)
decoder_embedding = decoder_embedding_layer(decoder_input)

decoder_dropout_layer = (TimeDistributed(Dropout(rate = dropout_rate)))
decoder_dropout = decoder_dropout_layer(decoder_embedding)

decoder_LSTM_layer = LSTM(latent_dim, return_sequences=True)
decoder_LSTM = decoder_LSTM_layer(decoder_dropout, initial_state = encoder_states)

decoder_LSTM_2_layer = LSTM(latent_dim, return_sequences=True, return_state=True)
decoder_LSTM_2,_,_ = decoder_LSTM_2_layer(decoder_LSTM)

# Output layer of the decoder :
decoder_dense = Dense(num_a_words, activation='softmax')
decoder_outputs = decoder_dense(decoder_LSTM_2)


# `encoder_input_data` & `decoder_input_data` into `decoder_target_data`
model = Model([encoder_input, decoder_input], decoder_outputs)




но когда я хочу сделать вывод, используя этот код: 



# Encoder model:
encoder_model = Model(encoder_input, encoder_states)

# Input and Input States for the Decoder:
decoder_state_input_h = Input(shape=(latent_dim,))
decoder_state_input_c = Input(shape=(latent_dim,))
decoder_states_inputs = [decoder_state_input_h, decoder_state_input_c]

# Output from the Decoder:
decoder_outputs, state_h, state_c = decoder_LSTM_layer(decoder_dropout(decoder_input), initial_state=decoder_states_inputs)
decoder_states = [state_h, state_c]
decoder_outputs = decoder_dense(decoder_outputs)

# Decoder Model:
decoder_model = Model(
    [decoder_input] + decoder_states_inputs,
    [decoder_outputs] + decoder_states)




Я получил следующую ошибку: 


---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-54-e293a5c0f9ee> in <module>
      8 
      9 # Output from the Decoder:
---> 10 decoder_outputs, state_h, state_c = decoder_LSTM_layer(decoder_dropout(decoder_input), initial_state=decoder_states_inputs)
     11 decoder_states = [state_h, state_c]
     12 decoder_outputs = decoder_dense(decoder_outputs)

TypeError: 'Tensor' object is not callable




но я не знаю, как это решить.
Я немного новичок в этом домене
Я использую keras версии 2.3.1 с tenorflow версии 2.1.0
Если кто-то может мне помочь, я был бы очень благодарен!

1 Ответ

0 голосов
/ 10 апреля 2020

Исходя из кода вашей модели, decoder_dropout является выходом слоя: 

decoder_dropout = decoder_dropout_layer(decoder_embedding)

делает decoder_dropout Тензор, который выдает ошибку, потому что вы пытаетесь вызвать объект Тензор с вход: 

decoder_LSTM_layer(decoder_dropout(decoder_input), initial_state=decoder_states_inputs)

Я не уверен на 100%, что вы намереваетесь в блоке вывода, но если вы все еще хотите применить выпадение в этой точке, то вы должны снова пропустить входные данные через выпадающий слой во-первых, по сути, имитируя то, что вы делали при создании оригинальной модели. Но часто пропадание используется только на тренировках, поэтому вы можете передать decoder_input непосредственно на decoder_LSTM_layer без какого-либо отсева. Это зависит только от того, чего вы пытаетесь достичь.

...