在 Keras 中，在模型中使用 Lambda 时无法保存模型检查点。报错 ValueError: can only convert a array of size 1 to a Python scalar答案

【问题标题】：In Keras, Unable to save model checkpoints when using Lambda in model. Give error ValueError: can only convert an array of size 1 to a Python scalar在 Keras 中，在模型中使用 Lambda 时无法保存模型检查点。报错 ValueError: can only convert a array of size 1 to a Python scalar
【发布时间】：2018-07-23 06:08:10
【问题描述】：

在 Keras 中，当在模型中使用 Lambda 时，我无法保存模型检查点。它给出了一个值错误：

ValueError: can only convert an array of size 1 to a Python scalar

代码如下

model1 = Sequential()
model1.add(Embedding(MAX_NUM_WORDS,
               EMBEDDING_DIM,
               weights=[embedding_matrix],
               input_length=MAX_SEQUENCE_LENGTH,
               trainable=False))

model1.add(TimeDistributed(Dense(300, activation='relu')))
#model1.add(Lambda(lambda x: K.sum(x, axis=1), output_shape=(300,)))
model1.add(Lambda(lambda x: func(x), output_shape=(300,)))

model1_input = Input(shape=(MAX_SEQUENCE_LENGTH,), dtype='int32', 
                     name='model1_input')

model1_output = model1(model1_input)

根据网上的一些建议，我在 Sequential API 中使用了 Lambda，然后使用了 Functional API。请帮忙

【问题讨论】：

标签： keras nlp checkpoint

【解决方案1】：

为了保存您的模型，您的 Lambda (func) 中使用的函数必须是可序列化的。根据其复杂性，它可能会很棘手，如果还不是这样，您应该尽量避免使用在函数外部定义的常量或变量。

【讨论】：

你能指导我，如何序列化下面的函数
model1.add(Lambda(lambda x: K.sum(x, axis=1), output_shape=(300,))。我创建了函数，然后像下面那样使用它 def func(x) : x = K.sum(x,axis=1) return x model1.add(Lambda(lambda x: func(x), output_shape=(300,)))