Attention layer must be called on a list of inputs, namely [query, value] or [query, value, key]. Received: Tensor("Placeholder:0", shape=(None, 1, 50), dtype=float32).这个报错什么意思

时间: 2023-02-09 22:31:50 浏览: 1625
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inputs:DocuTAP Inputs是为Vue.js构建的验证库，该库基于DocuTAP UI构建

这个错误提示表示你在调用Attention层时传入了一个张量，而不是一个包含query、value或query、value、key的列表。在使用Attention层时，应该将query、value或query、value、key作为列表传入。
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注意力层的输入通常是一个包含查询（query）和值（value）张量的列表，或者是一个包含查询、键（key）和值张量的列表。 请确保你调用注意力层时传递了正确的参数。如果你使用的是 Keras 中的注意力层，那么可以参考...

Exception encountered when calling layer "attention_1" (type Attention). Attention layer must be called on a list of inputs, namely [query, value] or [query, value, key]. Received: Tensor("Placeholder:0", shape=(None, 512), dtype=float32). Call arguments received by layer "attention_1" (type Attention): • inputs=tf.Tensor(shape=(None, 512), dtype=float32) • mask=None • training=False • return_attention_scores=False

这个错误的原因是 Attention 层需要接收一个列表作为输入，包含查询（query）、值（value）和键（key）的张量。但是你传递给 Attention 层的参数只有一个形状为 (None, 512) 的张量。 你需要检查一下你的代码，看看...

用代码实现：def nn_forward_pass(params: Dict[str, torch.Tensor], X: torch.Tensor): """ The first stage of our neural network implementation: Run the forward pass of the network to compute the hidden layer features and classification scores. The network architecture should be: FC layer -> ReLU (hidden) -> FC layer (scores) As a practice, we will NOT allow to use torch.relu and torch.nn ops just for this time (you can use it from A3). Inputs: - params: a dictionary of PyTorch Tensor that store the weights of a model. It should have following keys with shape W1: First layer weights; has shape (D, H) b1: First layer biases; has shape (H,) W2: Second layer weights; has shape (H, C) b2: Second layer biases; has shape (C,) - X: Input data of shape (N, D). Each X[i] is a training sample. Returns a tuple of: - scores: Tensor of shape (N, C) giving the classification scores for X - hidden: Tensor of shape (N, H) giving the hidden layer representation for each input value (after the ReLU). """

def nn_forward_pass(params: Dict[str, torch.Tensor], X: torch.Tensor): # extract the weights and biases from the dictionary W1 = params['W1'] b1 = params['b1'] W2 = params['W2'] b2 = params['b2']...

ValueError: Layer add_2 was called with an input that isn't a symbolic tensor. Received type: <class 'numpy.ndarray'>. Full input: [array([[0.31075068], [0.30889946], [0.31210937], ..., [0.62409986], [0.62394701], [0.6311481 ]]), <tf.Tensor 'activation_5/Sigmoid:0' shape=(?, 1) dtype=float32>]. All inputs to the layer should be tensors.

这个错误提示表明，在Layer "add_2"中，输入的类型不是符号张量，而是NumPy数组。 这可能是因为在调用Layer "add_2"时，您的代码中可能将NumPy数组作为输入传递给了该层。这是不允许的，因为所有输入都应该是符号...

Layer "dense" expects 1 input(s), but it received 3 input tensors. Inputs received: [<tf.Tensor 'Placeholder:0' shape=(None, 4, 4) dtype=float32>, <tf.Tensor 'Placeholder_1:0' shape=(None, 4) dtype=float32>, <tf.Tensor 'Placeholder_2:0' shape=(None, 4) dtype=float32>]

这个错误提示表明在你尝试调用一个名为“dense”的层时，你给它提供的输入张量数量与该层期望的输入张量数量不匹配。该层期望1个输入张量，但你提供了3个。这通常是由于你在构建模型时有误，例如你可能不小心将多个...

ValueError: Exception encountered when calling layer 'sequential' (type Sequential). Input 0 of layer "dense" is incompatible with the layer: expected min_ndim=2, found ndim=1. Full shape received: (None,) Call arguments received by layer 'sequential' (type Sequential): • inputs=tf.Tensor(shape=(None,), dtype=float32) • training=False • mask=None

这个错误通常是因为模型的输入形状与模型中的某个层的期望输入形状不匹配导致的。具体来说，这个错误通常是因为输入形状的维度太少了，而该层期望的输入形状的维度比实际输入维度多。建议你检查一下模型的输入形状...

def forward(self, inputs): for layer in self.layers: inputs = layer.forward(inputs) return inputs

The method takes inputs as an argument, which is a tensor or a multidimensional array that represents the input data to the neural network. The method iterates over each layer in the neural ...

C:\Users\tangk\Desktop\yolov5-6.0-tvm-1\models\yolo.py:60: TracerWarning: Converting a tensor to a Python boolean might cause the trace to be incorrect. We can't record the data flow of Python values, so this value will be treated as a constant in the future. This means that the trace might not generalize to other inputs! if self.grid[i].shape[2:4] != x[i].shape[2:4] or self.onnx_dynamic:这个报错怎么解决

这个报错是由于在条件语句中使用了一个 bool 类型的值（即 self.onnx_dynamic），而这个值是从一个 Tensor 中转换而来的。这个转换会导致 tracing 过程中的不确定性，因为 Tensor 中的值可能在不同的输入下发生...

Exception encountered when calling layer 'sequential' (type Sequential). Input 0 of layer "lstm" is incompatible with the layer: expected ndim=3, found ndim=4. Full shape received: (None, 5, 109, 109) Call arguments received by layer 'sequential' (type Sequential): • inputs=tf.Tensor(shape=(None, 5, 109, 109), dtype=float32) • training=True • mask=None

这个错误提示表明，你的 LSTM 模型期望输入一个三维张量，但是你传入了一个四维张量。具体来说，你的输入张量的形状为 (None, 5, 109, 109)，其中第一个维度是 batch size，第二个维度是时间步，后面两个维度是图像...

class srmConvFunc(torch.autograd.Function): @staticmethod def forward( ctx, inputs: Tensor, weight: Tensor, taum: float, taus: float, e_taug: float, v_th: float, epsw: Tensor, epst: Tensor, stride: Tuple[int] = (1, 1), padding: Tuple[int] = (0, 0), dilation: Tuple[int] = (1, 1), groups: int = 1 ) -> Tensor: out = torch.nn.functional.conv2d( inputs.view(-1, *inputs.shape[2:]), weight, None, stride, padding, dilation, groups ) spikes, delta_ut, delta_u = srmNeuronFunc.forward( out.view(*inputs.shape[:2], *out.shape[1:]), taum, taus, e_taug, v_th ) ctx.save_for_backward( inputs, weight, epsw, epst, delta_ut, delta_u, spikes, torch.tensor(stride, dtype=torch.int), torch.tensor(padding, dtype=torch.int), torch.tensor(dilation, dtype=torch.int), torch.tensor(groups, dtype=torch.int) ) return spikes @staticmethod def backward(ctx, grad_out: Tensor) -> List[Optional[Tensor]]: inputs, weight, epsw, epst, delta_ut, delta_u, spikes, stride, padding, dilation, groups = ctx.saved_tensors stride = tuple(stride) padding = tuple(padding) dilation = tuple(dilation) groups = int(groups) grad_w, grad_t = srmNeuronFunc.backward(grad_out, delta_ut, delta_u, spikes, epsw, epst) grad_inputs = conv_wrapper.cudnn_convolution_backward_input( inputs.view(-1, *inputs.shape[2:]).shape, grad_t.view(-1, *grad_t.shape[2:]), weight, padding, stride, dilation, groups, cudnn.benchmark, cudnn.deterministic, cudnn.allow_tf32 ) grad_inputs = grad_inputs.view(*inputs.shape) * inputs grad_weight = conv_wrapper.cudnn_convolution_backward_weight( weight.shape, grad_w.view(-1, *grad_w.shape[2:]), inputs.view(-1, *inputs.shape[2:]), padding, stride, dilation, groups, cudnn.benchmark, cudnn.deterministic, cudnn.allow_tf32 ) return grad_inputs * 0.85, grad_weight, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None

这些参数和中间结果包括输入张量 inputs、卷积核 weight、epsilon 参数 epsw 和 epst、神经元函数的一些中间结果 delta_ut、delta_u 和 spikes，以及卷积的一些参数 stride、padding、dilation 和 groups。...

ValueError: Exception encountered when calling layer 'model' (type Functional). Input 0 of layer "conv2d" is incompatible with the layer: expected min_ndim=4, found ndim=3. Full shape received: (None, None, None) Call arguments received by layer 'model' (type Functional): • inputs=tf.Tensor(shape=(None, None, None), dtype=float32) • training=True • mask=None显示了这个错误可以帮我改一下程序嘛

model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(train_dataset, epochs=10...

ValueError: Exception encountered when calling layer "model_22" " f"(type Functional). Input 0 of layer "bidirectional_46" is incompatible with the layer: expected ndim=3, found ndim=4. Full shape received: (100, 200, 28, 128) Call arguments received by layer "model_22" " f"(type Functional): • inputs=tf.Tensor(shape=(100, 200, 28), dtype=float32) • training=True • mask=None

这个错误是由于模型的输入形状与期望的形状不匹配所导致的。具体来说，您的模型期望的输入是一个三维的张量，而您提供了一个四维的张量。这可能是由于您在输入数据中添加了额外的维度或数据格式不正确所导致的。...

Inputs to a layer should be tensors. Got: <keras.layers.

The error message suggests that the input to a Keras layer was not a tensor, which is required. A tensor is a multi-dimensional array, similar to a matrix. In Keras, tensors are represented using ...

class SelfAttention(nn.Module): def init(self, input_size=1, num_heads=1): super(SelfAttention, self).init() self.num_heads = 1 self.head_size = 1 self.query = nn.Linear(1, 1) self.key = nn.Linear(1, 1) self.value = nn.Linear(1, 1) self.out = nn.Linear(1, 1) def forward(self, inputs): batch_size, seq_len, input_size = inputs.size() # 128 706 1 # Split inputs into num_heads inputs = inputs.view(batch_size, seq_len, self.num_heads, self.head_size) inputs = inputs.permute(0, 2, 1, 3).contiguous() queries = self.query(inputs).view(batch_size, self.num_heads, seq_len, self.head_size) keys = self.key(inputs).view(batch_size, self.num_heads, seq_len, self.head_size) values = self.value(inputs).view(batch_size, self.num_heads, seq_len, self.head_size) # Compute attention scores scores = torch.matmul(queries, keys.permute(0, 1, 3, 2)) scores = scores / (self.head_size ** 0.5) attention = F.softmax(scores, dim=-1) # Apply attention weights to values attention_output = torch.matmul(attention, values) attention_output = attention_output.view(batch_size, seq_len, input_size) # Apply output linear layer output = self.out(attention_output) return output class DenseAttentionLayer(nn.Module): def init(self, input_size, return_alphas=True, name=None, num_heads=1): super(DenseAttentionLayer, self).init() self.return_alphas = return_alphas self.name = name self.num_heads = num_heads # If input comes with a hidden dimension (e.g. 5 features per gene) # print("len(input_size): ",len(input_size)) # 2 if len(input_size) == 3: self.feature_collapse = nn.Linear(input_size[-1], 1) input_size = (input_size[0], input_size[1]) self.attention = SelfAttention(input_size=1, num_heads=1) def forward(self, inputs): print("inputs.shape: ",inputs.shape) # torch.Size([128, 706]) output = self.attention(inputs) if self.return_alphas: alphas = F.softmax(output, dim=1) return torch.mul(inputs, alphas), alphas else: return output 对于上述代码其中numheads=1 headsize=1

然后，通过三个线性层（query、key、value）将输入映射到查询（queries）、键（keys）和值（values）空间，并计算注意力分数（scores），再通过softmax函数计算权重（attention），最后将权重与值相乘得到输出...

class srmLinearFunc(torch.autograd.Function): @staticmethod def forward(ctx, inputs: Tensor, weight: Tensor, bn_weight: Tensor, bn_bias: Tensor, eps: Tensor, v_th: Tensor, taum: float, taus: float, e_taug: float, epsw: Tensor, epst: Tensor, ) -> Tensor: if bn_weight is not None: x, normx, varx = BN1dForward(weight.t(), bn_weight, bn_bias, eps) else: x = weight.t() normx = varx = bn_weight = bn_bias = eps x = inputs.matmul(x) spikes, delta_ut, delta_u = srmNeuronFunc.forward(x, taum, taus, e_taug, v_th) ctx.save_for_backward( inputs, weight, bn_weight, bn_bias, normx, varx, eps, spikes, delta_ut, delta_u, epsw, epst, ) # print('linear', spikes.sum()) return spikes @staticmethod def backward(ctx, grad_out: Tensor) -> List[Optional[Tensor]]: inputs, weight, bn_weight, bn_bias, normx, varx, eps, spikes, delta_ut, delta_u, epsw, epst, = ctx.saved_tensors grad_w, grad_t = srmNeuronFunc.backward(grad_out, delta_ut, delta_u, spikes, epsw, epst) # grad_w: b t dout, weight: dout din, inputs: b t din grad_w = grad_w.transpose(1, 2).matmul(inputs).sum(dim=0) if eps.shape != bn_weight.shape or eps != bn_weight: grad_w, grad_bnw, grad_bnb = BN1dBackward(grad_w.t(), normx, varx, eps, bn_weight) grad_w = grad_w.t() x = (normx * bn_weight + bn_bias).t() else: grad_bnw = None grad_bnb = None x = weight grad_t = torch.matmul(grad_t, x) return grad_t * 0.85, grad_w, grad_bnw, grad_bnb, None, None, None, None, None, None, None

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