ValueError：無值不支持

Question

我建立了一個自定義的Keras圖層，它有兩種類型的權重，可學習和不可學習。在build(self, input_shape)

我添加兩個權重矩陣Wt和Wu，如下所示。

self.trainable_weights = [self.Wt] 
self.non_trainable_weights = [self.Wu] 
self.non_trainable_weights[0].eval(K.get_session()) # why? 

在call(self, x, mask=None)我做的：

gwt = K.gather(self.Wt, x) 
gwu = K.gather(self.Wu, x) 
return gwu + gwt 

我的後臺是TensorFlow。

該代碼僅適用於如果我爲不可訓練的權重調用eval。如果我放棄，我得到一個ValueError: None values not supported.對於可訓練的重物，我不必撥打eval。

無論eval是什麼效果，是否有更好的方法來實現相同？

Answer 1

您是否試圖獲得由x表示的索引的權重值？

Tensorflow象徵性地存儲變量;他們直到運行時纔會在會話圖上評估它們時才真正採用值。因此，爲了獲得權重，您必須先評估它們才能加載它們的值。