У меня проблема, когда мне нужно передать данные изображения, его кодировку и данные метки, чтобы завершить код. Я передаю три последовательности через feed_dict (с использованием Tensorflow 1.x) в сеансе обучения. Я хочу вычислить три потери, а именно потерю реконструкции, классификации и кодирования. Обучение модели - это сеть LSTM, которая принимает закодированную последовательность и создает единственный закодированный будущий шаг (self.output). Затем я хочу ввести этот self.output в decoder_model.predict () и class_model.predict (), чтобы я мог рассчитать соответствующие потери. Я хотел бы знать, можете ли вы какие-либо предложения относительно того, почему существует эта проблема или какое-либо альтернативное решение. Пожалуйста, проверьте изображения кода, если необходимо, чтобы лучше понять это. Примечание: в изображении оптимизации вы заметите, что decoder_predict закомментирован. Когда я раскомментирую это, возникает ошибка. Я хочу использовать декодер предварительно обученных моделей и class_model для расчета реконструкции и потери класса. Любая помощь будет принята с благодарностью!
Функция обучения . Оптимизация