python - 如何将变量转换为keras层

Question

输出是

tf.Variable 'Variable_1:0' shape=(10, 15, 9488) dtype=float32_ref

我想将它转换为 keras 层。

input_output = Input(shape=(10,512))
model = Model(input_output, output) 

有什么办法吗？

目前错误是

Output tensors to a Model must be the output of a Keras Layer (thus holding past layer metadata).
Found:
tf.Variable 'Variable_1:0' shape=(10, 15, 9488) dtype=float32_ref

=============================================
我尝试使用 Lambda，但出现以下错误:
ValueError:模型的输出张量必须是 Keras Layer
的输出(因此持有过去的层元数据)。
发现:keras.layers.core.Lambda 对象位于 0x7fad52faf550

这是我所做的:

def convert_tensor(self, outputs):
    return outputs

input_result = Input(shape=(int(outputs.shape[0]), int(outputs.shape[1]),int(outputs.shape[2])))
outputs = Lambda(self.convert_tensor(outputs), output_shape=(10, 15, 9488))
model = Model(input_result, outputs)

Answer 1

你没有正确使用 Lambda 层，它应该是这样的:

input_result = Input(shape=(int(outputs.shape[0]), int(outputs.shape[1]),int(outputs.shape[2])))
outputs = Lambda(self.convert_tensor, output_shape=(10, 15, 9488))(input_result)
model = Model(input_result, outputs)

您必须将函数传递给 lambda，而不是函数调用，然后使用适当的输入“调用”lambda。