使用 Keras 进行样式转换：无法将值 None 转换为 TensorFlow DType

问题描述

我对使用 Keras 进行深度学习很陌生。尽管只使用了 R（使用 Rstudio），但已经在图像分类和样式转换方面尝试过它并取得了一些成功。最近我一直在尝试做同样的任务，但是“直接”在 python 中（我使用 Rstudio，Reticulate）。

我试图运行这段代码 ipsis verbis https://github.com/keras-team/keras-io/blob/master/examples/generative/neural_style_transfer.py，一切似乎都没问题，但最后当我运行优化器时

for i in range(1,iterations + 1):
loss,grads = compute_loss_and_grads(
    combination_image,base_image,style_reference_image
)
optimizer.apply_gradients([(grads,combination_image)])
if i % 100 == 0:
    print("Iteration %d: loss=%.2f" % (i,loss))
    img = deprocess_image(combination_image.numpy())
    fname = result_prefix + "_at_iteration_%d.png" % i
    keras.preprocessing.image.save_img(fname,img)

我收到此错误消息：

TypeError: Cannot convert value None to a TensorFlow DType.

版本：

tensorflow version is 2.2.0
keras version is 2.3.0

谢谢

解决方法

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