【AAE】【Keras】实现merge出错：TypeError: ‘module‘ object is not callable |
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在运行AAE的git代码时，发现encoder的构建中，有一行是报错的： latent_repr = merge([mu, log_var], mode=lambda p: p[0] + K.random_normal(K.shape(p[0])) * K.exp(p[1] / 2), output_shape=lambda p: p[0])报错显示merge有问题：TypeError: 'module' object is not callable 原因分析：查看了 keras关于Merging layer的文档，发现现在的keras.layer中并不存在merge这个方法。keras.layer只提供以下几个方法 Concatenate layerAverage layerMaximum layerMinimum layerAdd layerSubtract layerMultiply layerDot layer 解决办法：对merge进行改写。若merge( [Layer] , mode, output_shape) 中的mode = 'concat' , 则需要使用Concatenate方法， 若mode='multi' 则换成Multiply方法 merge6 = merge([drop4, up6], mode='concat', concat_axis=3) # 换成： from keras.layers import Concatenate merge6 = Concatenate(axis=3)([drop4, up6])若merge( [Layer] , mode, output_shape) 中的mode =是一个复杂的公式，则需要自己创建一个class latent_repr = merge([mu, log_var], mode=lambda p: p[0] + K.random_normal(K.shape(p[0])) * K.exp(p[1] / 2), output_shape=lambda p: p[0]) # 换成： # 1 新建一个MergeLayer.py文件如下 from keras.engine.base_layer import Layer import keras.backend as K class MergeLayer(Layer): def __init__(self, **kwargs): super(MergeLayer, self).__init__(**kwargs) def compute_output_shape(self, input_shape): return (input_shape[0][0], input_shape[0][1]) def call(self, x, mask=None): final_output = x[0] + K.random_normal(K.shape(x[0])) * K.exp(x[1] / 2) return final_output # 2 在原方法中引用并调用这个类的方法： from MergeLayer import MergeLayer latent_repr = MergeLayer()([mu, log_var])参考博客
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