tf.keras遇见的坑：Output tensors to a Model must be the output of a TensorFlow `Layer`

经过网上查找，找到了问题所在：在使用keras编程模式是，中间插入了tf.reshape()方法便遇到此问题。 

解决办法：对于遇到相同问题的任何人，可以使用keras的Lambda层来包装张量流操作，这是我所做的：

embed1 = keras.layers.Embedding(10000, 32)(inputs)# embed = keras.layers.Reshape(-1,256, 32, 1)(embed1) # embed = tf.reshape(embed1, [-1, 256, 32, 1]) def reshapes(embed1):embed = tf.reshape(embed1, [-1, 256, 32, 1])return embed embed = keras.layers.Lambda(reshapes)(embed1)

 

转载于:https://www.cnblogs.com/jqpy1994/p/11433746.html

总结

以上是生活随笔为你收集整理的tf.keras遇见的坑：Output tensors to a Model must be the output of a TensorFlow `Layer`的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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