分割层输出时，Keras 抛出“Tensor”对象没有属性“_keras_shape”答案

【问题标题】：Keras throws `'Tensor' object has no attribute '_keras_shape'` when splitting a layer output分割层输出时，Keras 抛出“Tensor”对象没有属性“_keras_shape”
【发布时间】：2018-05-16 22:16:47
【问题描述】：

我有一个维度为2*1*300的句子对的句子嵌入输出X。我想将此输出拆分为两个形状为1*300 的向量，以计算其绝对差和乘积。

x = MaxPooling2D(pool_size=(1,MAX_SEQUENCE_LENGTH),strides=(1,1))(x)
x_A = Reshape((1,EMBEDDING_DIM))(x[:,0])
x_B = Reshape((1,EMBEDDING_DIM))(x[:,1])

diff = keras.layers.Subtract()([x_A, x_B])
prod = keras.layers.Multiply()([x_A, x_B])


nn = keras.layers.Concatenate()([diff, prod])

目前，当我执行x[:,0] 时，它会抛出一个错误说AttributeError: 'Tensor' object has no attribute '_keras_shape'。我假设张量对象拆分的结果是一个没有_keras_shape 的张量对象。

有人可以帮我解决这个问题吗？谢谢。

【问题讨论】：

您好，我正在尝试通过自己完成代码来运行您的代码，但无法收到您遇到的错误...您可以发布完整的代码吗？
编译模型时出现错误。下面的答案修复了它。谢谢:)

标签： python tensorflow keras word-embedding sentence-similarity

【解决方案1】：

Keras 在分层处理时向张量添加一些信息。由于您将张量拆分到外层，因此它会丢失该信息。

解决方案涉及从 Lambda 层返回拆分张量：

x_A = Lambda(lambda x: x[:,0], output_shape=notNecessaryWithTensorflow)(x)
x_B = Lambda(lambda x: x[:,1], output_shape=notNecessaryWithTensorflow)(x)
x_A = Reshape((1,EMBEDDING_DIM))(x_A)
x_B = Reshape((1,EMBEDDING_DIM))(x_B)

【讨论】：