Keras symbolic inputs/outputs do not implement `__len__`.

时间: 2023-08-03 13:09:15 浏览: 442
回答: 这个错误通常是因为尝试将符号化的Keras输入/输出传递给NumPy调用，而这是不支持的。或者，可能尝试将Keras符号化的输入/输出传递给TF API，但该API没有注册分派，从而阻止Keras自动将API调用转换为函数式模型中的lambda层。\[1\]要解决这个问题，可以使用函数式API建模的形式，例如使用keras.Model(inputs=...)来定义模型。\[2\]另外，如果遇到Keras符号化输入/输出没有实现`__len__`的问题，可能是因为输出节点不在图中。可以尝试使用convert_variables_to_constants函数来指定保存的节点名称，而不是张量的名称。确保输出节点名称正确，并检查是否是由于TensorFlow版本不一致导致的问题。\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* [TypeError: Cannot convert a symbolic Keras input/output to a numpy array.](https://blog.csdn.net/weixin_43333607/article/details/129401065)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [用 Keras/TensorFlow 2.9 创建深度学习模型的方法总结](https://blog.csdn.net/drin201312/article/details/125098197)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [keras训练的h5模型转换为pb模型](https://blog.csdn.net/dycljj/article/details/118304855)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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typeerror: cannot convert a symbolic keras input/output to a numpy array. this error may indicate that you're trying to pass a symbolic value to a numpy call, which is not supported. or, you may be trying to pass keras symbolic inputs/outputs to a tf api that does not register dispatching, preventing keras from automatically converting the api call to a lambda layer in the functional model.

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这个错误是由于您正在尝试使用不支持注册自定义调度程序的 TF API，如 tf....model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs) 这样，您就可以避免在符号输入/输出上直接调用不支持调度程序的 TF API。

def define_generator(): # 定义输入 inputs = layers.Input(shape=(LATENT_DIM,)) x = layers.Dense(256)(inputs) x = layers.LeakyReLU()(x) x = layers.BatchNormalization()(x) x = layers.Dense(512)(x) x = layers.LeakyReLU()(x) x = layers.BatchNormalization()(x) x = layers.Dense(SEQ_LEN * NUM_CLASSES, activation='tanh')(x) outputs = layers.Reshape((SEQ_LEN, NUM_CLASSES))(x) # 定义模型 model = tf.keras.Model(inputs, outputs, name='generator') return model # 定义判别器模型 def define_discriminator(): # 定义输入 inputs = layers.Input(shape=(SEQ_LEN, NUM_CLASSES)) x = layers.Flatten()(inputs) x = layers.Dense(512)(x) x = layers.LeakyReLU()(x) x = layers.Dense(256)(x) x = layers.LeakyReLU()(x) # 注意这里输出为1，表示真假 outputs = layers.Dense(1, activation='sigmoid')(x) # 定义模型 model = tf.keras.Model(inputs, outputs, name='discriminator') return model # 定义GAN模型 def define_gan(generator, discriminator): # 将判别器设置为不可训练 discriminator.trainable = False # 定义输入 inputs = layers.Input(shape=(LATENT_DIM,)) # 生成音符和和弦 outputs = generator(inputs) # 判断音符和和弦是否为真实的 real_or_fake = discriminator(outputs) # 定义模型 model = tf.keras.Model(inputs, real_or_fake, name='gan') return model # 定义损失函数和优化器 def define_loss_and_optimizer(): loss_fn = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy() generator_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.0002, beta_1=0.5) discriminator_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.0002, beta_1=0.5) return loss_fn, generator_optimizer, discriminator_optimizer

这段代码看起来像是在定义一个基于 GAN 的音乐生成模型。其中包含了三个函数，分别是生成器模型、判别器模型和 GAN 模型。生成器模型输入一个随机的噪音向量，输出一个符合规定长度和音符类型数量的音符和和弦序列。...

inputs = keras.Input(shape=sample[0].shape[-2:]) x = keras.layers.LSTM(units=3)(inputs) x = keras.layers.Activation('relu')(x) outputs = keras.layers.Dense(1)(x) model = keras.Model(inputs, outputs) model.summary() opt = keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) model.compile(optimizer=opt, loss='mae')如何打印出训练过程中饿权重矩阵

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