Tensorflow v1.4: Layer.input не се поддържа в режим Eager

Разбирам, че режимът Eager е нова алфа функция на нощните компилации и че все още не е съвършен, но не знам дали има заобиколни решения на tf.keras за този проблем.

Грешката Layer.input not supported in Eager mode. се задейства в блока

model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(tf.layers.Dense(2, input_shape = (None, 1)))
model.add(tf.layers.Dense(units = 1))
model.compile(optimizer = "sgd", loss = "mean_squared_error")

Не знам нищо за keras или keras tensorflow API и се чудех дали има начин да избегна Layer.input с техниките на keras, така че да остана в режим Eager. Следвайки урок в документите на tf.Eager, потвърдих, че model = tf.layers.Dense(1) работи, но не знам как да добавя друг слой.

Всяка помощ е много ценена.

РЕДАКТИРАНЕ От tensorflow v1.10 keras се поддържа в нетърпелив режим.


python keras tensorflow eager
person abeoliver    schedule 09.11.2017    source източник
comment
Активирахте ли нетърпелив режим tensorflow чрез извикване на tfe.enable_eager_execution(), преди да изпълните този кодов блок? Режимът Eager е деактивиран по подразбиране.   -  person Shanqing Cai    schedule 09.11.2017
comment
@scai Да, вярвам, че какъвто и интерфейс keras да иска да използва, просто все още не се поддържа. Чудя се какви методи на keras има за избягване Layer.input   -  person abeoliver    schedule 13.11.2017
comment
Вярвам, че това трябва да бъде разрешено сега, тъй като Eager вече поддържа Keras Models.   -  person Max Ghenis    schedule 09.09.2018

Отговори (1)


arrow_upward
1
arrow_downward

Keras Models все още не се поддържат с нетърпеливо изпълнение, но Keras слоевете са. Което означава, че въпреки че все още не можете да използвате tf.keras.models.Sequential, можете сами да комбинирате слоеве. Вижте ръководството за потребителя.

Надявам се това да помогне.

person ash    schedule 15.11.2017