在keras.Model调用函数中给出多个参数

问题描述

class F(keras.Model):
def __init__(self,K):
    super(F,self).__init__()
    self.prev_state = [tf.zeros([128,64]),tf.zeros([128,64])]
    self.K=K
    self.rnn_cell = layers.LSTMCell(64)
def call(self,XHat,g_embedding):
    prev_state = self.prev_state
    
    for step in range(self.K):
        output,state = self.rnn_cell(XHat,prev_state)
        h_k = tf.add(output,XHat)
        content_based_attention = tf.nn.softmax(
                tf.multiply(prev_state[1],g_embedding))
        r_k = tf.reduce_sum(tf.multiply(content_based_attention,g_embedding),axis=0)
        prev_state = [state[0],tf.add(h_k,r_k)]
    return output
f=F(10)
f.build(input_shape=(None,64))

我想构建一个模型，该模型需要将两个参数传递给'call'函数，输入序列'XHat'（64，）和'g_embedding'，这是另一个模型的输出，但是在运行后出现以下错误。 / p>

ValueError：当前，如果模型的位置或关键字参数不是模型的输入，而是call方法所必需的，则无法构建模型。相反，为了实例化和构建模型，请在具有所有预期调用参数的实际张量数据上call构建模型。

解决方法

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