, когда я хочу заполнить тензор значением другого тензора, он выдает эту ошибку:
Трассировка (последний последний вызов):
Файл "", строка 80, в wtm_Fill = wfill (temp (0,0))
TypeError: объект 'Tensor' не может быть вызван
wtm=Input((28,28,1))
image = Input((28, 28, 1))
conv1 = Conv2D(64, (5, 5), activation='relu', padding='same', name='convl1e',dilation_rate=(2,2))(image)
conv2 = Conv2D(64, (5, 5), activation='relu', padding='same', name='convl2e',dilation_rate=(2,2))(conv1)
conv3 = Conv2D(64, (5, 5), activation='relu', padding='same', name='convl3e',dilation_rate=(2,2))(conv2)
#conv3 = Conv2D(8, (3, 3), activation='relu', padding='same', name='convl3e', kernel_initializer='Orthogonal',bias_initializer='glorot_uniform')(conv2)
BN=BatchNormalization()(conv3)
#DrO1=Dropout(0.25,name='Dro1')(BN)
encoded = Conv2D(1, (5, 5), activation='relu', padding='same',name='encoded_I',dilation_rate=(2,2))(BN)
#-----------------------adding w---------------------------------------
temp=tf.reshape(wtm,(28,28))
wfill=Kr.layers.Lambda(lambda x:tf.fill([28,28],x))
wtm_Fill=wfill(temp(0,0))
add_const = Kr.layers.Lambda(lambda x: x[0] + x[1])
encoded_merged = add_const([encoded,wtm])
Мне нужно что-то вроде этого: wtm =
0 1 1
1 1 0
0 0 1
wtm (0,0) = 0, поэтому я хочу создать этот новый тензор с формой (28,28,1)
0 0 0 ... 0
.
. 0 0 ... 0
0 0 0 ... 0
from keras.layers import Input, Concatenate, GaussianNoise,Dropout,BatchNormalization
from keras.layers import Conv2D, AtrousConv2D
from keras.models import Model
from keras.datasets import mnist
from keras.callbacks import TensorBoard
from keras import backend as K
from keras import layers
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
import keras as Kr
from keras.optimizers import SGD,RMSprop,Adam
from keras.callbacks import ReduceLROnPlateau
from keras.callbacks import EarlyStopping
from keras.callbacks import ModelCheckpoint
import numpy as np
import pylab as pl
import matplotlib.cm as cm
import keract
from matplotlib import pyplot
from keras import optimizers
from keras import regularizers
from tensorflow.python.keras.layers import Lambda;
#-----------------building w train---------------------------------------------
w_expand=np.zeros((49999,28,28),dtype='float32')
wv_expand=np.zeros((9999,28,28),dtype='float32')
wt_random=np.random.randint(2, size=(49999,4,4))
wt_random=wt_random.astype(np.float32)
wv_random=np.random.randint(2, size=(9999,4,4))
wv_random=wv_random.astype(np.float32)
w_expand[:,:4,:4]=wt_random
wv_expand[:,:4,:4]=wv_random
x,y,z=w_expand.shape
w_expand=w_expand.reshape((x,y,z,1))
x,y,z=wv_expand.shape
wv_expand=wv_expand.reshape((x,y,z,1))
#-----------------building w test---------------------------------------------
w_test = np.random.randint(2,size=(1,4,4))
w_test=w_test.astype(np.float32)
wt_expand=np.zeros((1,28,28),dtype='float32')
wt_expand[:,0:4,0:4]=w_test
wt_expand=wt_expand.reshape((1,28,28,1))
#-----------------------encoder------------------------------------------------
#------------------------------------------------------------------------------
wtm=Input((28,28,1))
image = Input((28, 28, 1))
conv1 = Conv2D(64, (5, 5), activation='relu', padding='same', name='convl1e',dilation_rate=(2,2))(image)
conv2 = Conv2D(64, (5, 5), activation='relu', padding='same', name='convl2e',dilation_rate=(2,2))(conv1)
conv3 = Conv2D(64, (5, 5), activation='relu', padding='same', name='convl3e',dilation_rate=(2,2))(conv2)
BN=BatchNormalization()(conv3)
encoded = Conv2D(1, (5, 5), activation='relu', padding='same',name='encoded_I',dilation_rate=(2,2))(BN)
temp=tf.reshape(wtm,(28,28))
wfill=Kr.layers.Lambda(lambda x:tf.fill([28,28],x))
wtm_Fill=wfill(temp[0,0])
add_const = Kr.layers.Lambda(lambda x: x[0] + x[1])
encoded_merged = add_const([encoded,wtm_Fill])
#wfill=Kr.layers.Lambda(lambda x:tf.fill([28,28],x))
#value=wtm[0][0][0]
#x=tf.fill((28,28,1),value)
#add_const = Kr.layers.Lambda(lambda x: x[0] + x[1])
#encoded_merged = add_const([encoded,x])
#encoder=Model(inputs=[image,wtm], outputs= encoded_merged ,name='encoder')
#encoder.summary()
#-----------------------decoder------------------------------------------------
#------------------------------------------------------------------------------
deconv1 = Conv2D(64, (5, 5), activation='relu', padding='same', name='convl1d',dilation_rate=(2,2))(encoded_merged)
deconv2 = Conv2D(64, (5, 5), activation='relu', padding='same', name='convl2d',dilation_rate=(2,2))(deconv1)
deconv3 = Conv2D(64, (5, 5), activation='relu',padding='same', name='convl3d',dilation_rate=(2,2))(deconv2)
deconv4 = Conv2D(64, (5, 5), activation='relu',padding='same', name='convl4d',dilation_rate=(2,2))(deconv3)
BNd=BatchNormalization()(deconv3)
decoded = Conv2D(1, (5, 5), activation='sigmoid', padding='same', name='decoder_output',dilation_rate=(2,2))(BNd)
model=Model(inputs=[image,wtm],outputs=decoded)
decoded_noise = GaussianNoise(0.5)(decoded)
#----------------------w extraction------------------------------------
convw1 = Conv2D(64, (3,3), activation='relu', padding='same', name='conl1w',dilation_rate=(2,2))(decoded_noise)
convw2 = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same', name='convl2w',dilation_rate=(2,2))(convw1)
convw3 = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same', name='conl3w',dilation_rate=(2,2))(convw2)
convw4 = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same', name='conl4w',dilation_rate=(2,2))(convw3)
convw5 = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same', name='conl5w',dilation_rate=(2,2))(convw4)
convw6 = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same', name='conl6w',dilation_rate=(2,2))(convw5)
pred_w = Conv2D(1, (1, 1), activation='sigmoid', padding='same', name='reconstructed_W',dilation_rate=(2,2))(convw6)
w_extraction=Model(inputs=[image,wtm],outputs=[decoded,pred_w])
w_extraction.summary()
это мой новый код, но после его реализациивыдает эту ошибку:
Traceback (последний вызов был последним):
File "", строка 106, в модели = Model (входные данные = [image, wtm], выходные данные = декодированные)
Файл "D: \ software \ Anaconda3 \ envs \ py36 \ lib \ site-packages \ keras \ legacy \ interfaces.py", строка 91, в функции возврата оболочки (* args, ** kwargs)
Файл "D: \ software \ Anaconda3 \ envs \ py36 \ lib \ site-packages \ keras \ engine \ network.py", строка 93, в init self._init_graph_network (*args, ** kwargs)
Файл "D: \ software \ Anaconda3 \ envs \ py36 \ lib \ site-packag"es \ keras \ engine \ network.py ", строка 231, в _init_graph_network self.inputs, self.outputs)
Файл" D: \ software \ Anaconda3 \ envs \ py36 \ lib \ site-packages \ keras "\ engine \ network.py ", строка 1366, в _map_graph_network tennors_index =ensor_index)
Файл" D: \ software \ Anaconda3 \ envs \ py36 \ lib \ site-packages \ keras \ engine \ network.py ", строка 1353, в build_map node_index, тензор_индекс)
Файл "D: \ software \ Anaconda3 \ envs \ py36 \ lib \ site-packages \ keras \ engine \ network.py", строка 1353, в build_map node_index, tenors_index)
Файл "D: \ software \ Anaconda3 \ envs \ py36 \ lib \ site-packages \ keras \ engine \ network.py", строка 1353, в build_map node_index, tenor_index)
Файл "D: \ software \ Anaconda3 \ envs \ py36 \ lib \ site-packages \ keras \ engine \ network.py", строка 1353, в build_map node_index, тензор_индекс)
Файл "D: \software \ Anaconda3 \ envs \ py36 \ lib \ site-packages \ keras \ engine \ network.py ", строка 1353, в build_map node_index, тензор_индекс)
Файл" D: \ software \ Anacond "a3 \ envs \ py36 \ lib \ site-packages \ keras \ engine \ network.py ", строка 1353, в build_map node_index, тензор_индекс)
Файл" D: \ software \ Anaconda3 \ envs \ py36 \ lib\ site-packages \ keras \ engine \ network.py ", строка 1353, в build_map node_index, тензор_индекс)
Файл" D: \ software \ Anaconda3 \ envs \ py36 \ lib \ site-packages \ keras \ "engine \ network.py ", строка 1325, в build_map node = layer._inbound_nodes [node_index]
AttributeError: у объекта 'NoneType' нет атрибута '_inbound_nodes'