Call arguments received by layer 'model_2' (type Functional): • inputs=tf.Tensor(shape=(None, None, None), dtype=float32) • training=False • mask=None

这是一个关于 TensorFlow 模型中某个名为 "model_2" 的层接收到的调用参数的信息。这个层的类型是 "Functional"，它接收一个形状为 (None, None, None) 的 float32 类型的输入张量，并且 training 参数为 False，没有提供 mask 参数。这个层的作用可能是对输入数据进行一些处理或变换。

相关问题

ValueError: in user code: ... Call arguments received by layer 'model_3' (type Functional): • inputs=tf.Tensor(shape=(None, None, None), dtype=float32) • training=False • mask=None

这个错误信息是关于 TensorFlow 模型中某个名为 "model_3" 的 Functional 层接收到的调用参数的问题。它表明在使用该模型进行计算时，输入数据的形状与该层的输入形状不匹配。具体来说，该层期望接收一个形状为 (None, None, None) 的 float32 类型的输入张量，但实际上传入的输入数据与其形状不匹配，导致了该错误的发生。需要检查输入数据的形状是否正确，并且与模型的输入形状相匹配。

Call arguments received by layer "dense" (type Dense): • inputs=tf.Tensor(shape=(None, 31), dtype=float32)

这个信息是指在调用 Dense 层时，传递给它的输入参数是一个形状为 (None, 31) 的浮点数张量。其中 None 表示输入张量的第一维可以是任意大小，而第二维是 31。

这个信息通常是在模型训练时输出的，表示每个层接收到的输入参数的具体信息。在这个例子中，Dense 层接收到的输入是一个形状为 (None, 31) 的浮点数张量，这个张量可以是模型的输入数据或者是上一层的输出数据。这个信息对于调试模型是非常有用的，可以帮助您理解模型的输入输出是如何流动的。

需要注意的是，这个信息只是一个提示，如果您的模型能够正常运行，可以忽略这个信息。如果您的模型出现了错误，可以检查一下这个信息，看看是否有输入输出不匹配的情况。