model.set_weights (model.get_weights ()) возвращает ошибку

Question

Я работаю в многопоточной среде и передаю весовые коэффициенты функции и воссоздаю там модель. Теперь в моей функции даже model.set_weights(model.get_weights()) не работает.

Я пытался использовать K.clear_session и устанавливать веса слой за слоем, но ни одна из них не работает.

Целью моего кода было:

def create_model(parameters=None):
    """Create a model from weights."""
    from keras.models import Sequential
    from keras.layers import Dense
    import keras.backend as K
    model = Sequential()
    model.add(Dense(12, input_dim=8, init='uniform', activation='relu'))
    model.add(Dense(8, init='uniform', activation='relu'))
    model.add(Dense(1, init='uniform', activation='sigmoid'))
    if parameters:
        model.set_weights(parameters)
    else:
        model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='RMSProp', metrics=['accuracy'])
    return model

Однако даже ...

def create_model(parameters=None):
    """Create a model from weights."""
    from keras.models import Sequential
    from keras.layers import Dense
    import keras.backend as K
    model = Sequential()
    model.add(Dense(12, input_dim=8, init='uniform', activation='relu'))
    model.add(Dense(8, init='uniform', activation='relu'))
    model.add(Dense(1, init='uniform', activation='sigmoid'))
    if parameters:
        model.set_weights(model.get_weights()) # <--------------
    else:
        model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='RMSProp', metrics=['accuracy'])
    return model

... не работает.

Я получаю ошибку ValueError: Fetch argument <tf.Variable 'dense_1/kernel:0' shape=(8, 12) dtype=float32_ref> cannot be interpreted as a Tensor. (Tensor Tensor("dense_1/kernel:0", shape=(8, 12), dtype=float32_ref) is not an element of this graph.) при запуске моей программы. Имейте в виду, что это происходит в многопоточной среде.