layer_inputs = all_outputs[layer.input_layer] AttributeError: 'str' object has no attribute 'input_layer'

这个错误通常是因为你传递给某个函数的变量类型不正确。根据错误信息，变量 `layer` 是一个字符串，而不是一个包含 `input_layer` 属性的对象。因此，在你的代码中，你可能需要检查一下 `layer` 变量的值，看看它是否是你期望的对象，或者是否被正确地初始化。如果需要，你可以在代码中添加一些类型检查或条件语句来确保变量类型的正确性。

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gradients1 = autograd.grad(outputs=disc_interpolates, inputs=interpolates, grad_outputs=torch.ones(disc_interpolates.size()).cuda(), create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True, allow_unused=True)[0] gradients2 = autograd.grad(outputs=s, inputs=interpolates, grad_outputs=torch.ones(s.size()).cuda(), create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True, allow_unused=True)[0]中，出现错误：AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'norm'。s只是一个分数，好像不可导

错误信息表明在你的代码中出现了无法计算梯度的张量（即不可导），导致计算梯度时出现了问题。根据你提供的代码，可能是因为你的张量 `s` 不可导，而在计算 `gradients2` 时用到了它。

你可以尝试将 `s` 转换为可导张量，这可以通过将其包装在 `torch.autograd.Variable` 中来实现。具体来说，可以将 `s` 的定义改为：

s = torch.autograd.Variable(torch.tensor(0.0), requires_grad=True).cuda()

这样，你可以在后续代码中使用 `s` 的梯度。当然，你需要根据实际场景调整 `s` 的值和 `requires_grad` 的设置。

concat = concatenate([lstm_out1,lstm_out2]) model = Model(inputs=[input_data1,input_data2], outputs=concat) # 添加其他层 #model = Model(inputs=[input_data1, input_data2], outputs=concat) model.add(keras.layers.Embedding(input_dim=10000, output_dim=300, mask_zero=True)) model.add(keras.layers.Bidirectional(keras.layers.LSTM(units=32, return_sequences=True))) #model.add(SeqSelfAttention(attention_activation='sigmoid')) model.add(keras.layers.Dense(units=32)) model.add(keras.layers.Dense(units=5)) # 添加多步预测输出层 return model 产生如下错误 ： File D:\lstnet_keras-master\lstm\LSTNet_Interface_a391.py:281 in LSTNetAttention model.add(keras.layers.Embedding(input_dim=10000, output_dim=300, mask_zero=True)) AttributeError: 'Model' object has no attribute 'add'

根据错误信息，您在添加其他层时，使用了已经编译过的 `Model` 对象，而不是新的 `Sequential` 对象。因此，您需要将 `Model` 对象替换为 `Sequential` 对象，然后再添加其他层。您可以尝试以下代码：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import concatenate, Embedding, Bidirectional, LSTM, Dense

def LSTNetAttention(): 
    # 定义第一个输入
    input_data1 = Input(shape=(None,), dtype="int32")
    lstm_out1 = Bidirectional(LSTM(units=32, return_sequences=True))(input_data1)

    # 定义第二个输入
    input_data2 = Input(shape=(None,), dtype="int32")
    lstm_out2 = Bidirectional(LSTM(units=32, return_sequences=True))(input_data2)

    # 合并两个LSTM层的输出
    concat = concatenate([lstm_out1,lstm_out2])

    # 定义模型
    model = Sequential()
    model.add(Embedding(input_dim=10000, output_dim=300, mask_zero=True))
    model.add(Bidirectional(LSTM(units=32, return_sequences=True)))
    #model.add(SeqSelfAttention(attention_activation='sigmoid'))
    model.add(Dense(units=32))
    model.add(Dense(units=5))
    model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

    # 返回模型
    return model

这个函数使用了 `Sequential` 对象来定义模型。在这个对象上，您可以使用 `.add()` 方法添加其他层。此外，该函数还包含了编译模型的步骤，您可以根据自己的需要更改优化器和损失函数。