ValueError: Graph disconnected: cannot get value for tensor Tensor

Question

我写了一个类似于此代码here 的架构，没有使用顺序层，但它返回 ValueError，

# Input Memory Representation.
input_story = layers.Input(shape=(story_maxlen,), dtype='int32')
input_story_0 = layers.Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=64)(input_story)
input_story_1 = layers.Dropout(0.3)(input_story_0)

input_question = layers.Input(shape=(query_maxlen,), dtype='int32')
input_question_0 = layers.Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=64)(input_question)
input_question_1 = layers.Dropout(0.3)(input_question_0)

match = layers.dot([input_story_1, input_question_1], axes=(2, 2))
match = layers.Activation('softmax')(match)

# Output Memory Representation.
input_story_11 = layers.Input(shape=(story_maxlen,), dtype='int32')
input_story_12 = layers.Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=query_maxlen)(input_story_11)
input_story_13 = layers.Dropout(0.3)(input_story_12)

add = layers.add([match, input_story_13])
add = layers.Permute((2, 1))(add)

# Generating Final Predictions
x = layers.concatenate([add, input_question_1])
x = layers.LSTM(32)(x)
x = layers.Dropout(0.3)(x)
x = layers.Dense(vocab_size)(x)
x - layers.Activation('softmax')(x)

model = Model(inputs=[input_story, input_question], outputs=x)

这是我遇到的错误

ValueError: Graph disconnected: cannot get value for tensor Tensor("input_143:0", shape=(None, 552), dtype=int32) at layer “输入_143”。以下之前的层是在没有访问的 问题：['input_142'，'input_141'，'embedding_141'，'embedding_140'， 'dropout_152']

我重新检查了所有输入层、大小，一切似乎都很好，但我不知道为什么会出现值错误。有人可以帮忙吗？

Answer 1

您的代码中有三个Input 层。您在模型输入中只添加了两层。

# Output Memory Representation.
input_story_11 = layers.Input(shape=(story_maxlen,), dtype='int32')

此层不会添加到模型输入中。因此，它给出了图形断开错误。

将此图层添加到您的inputs：

model = Model(inputs=[input_story, input_question, input_story_11], outputs=x)