在TPU上运行Keras Functional API
在TPU上运行Keras Functional API
提问于 2018-08-20 16:17:42
我想把create_model函数重写成Keras Functional API。但是，在TPU上运行它时，当我翻译它时，我发现在create_method函数中使用占位符时出现错误。在最初的示例中，作者没有将显式占位符放入create_method函数。我使用Keras输入函数，因为我需要实例化一个Keras张量来开始，显然这是一个占位符。有没有办法去掉create_method函数中的占位符？
下面是我的代码片段：
def create_model(data_format):
if data_format == 'channels_first':
input_shape = [1, 28, 28]
else:
assert data_format == 'channels_last'
input_shape = [28, 28, 1]
l = tf.keras.layers
m = tf.keras.models
b = tf.keras.backend
v = tf.contrib.layers
# The model consists of a sequential chain of layers, so tf.keras.Sequential
# (a subclass of tf.keras.Model) makes for a compact description.
input = l.Input(shape=(28, 28, 1))
visible = l.Reshape(target_shape=input_shape, input_shape=(28*28,))(input)当我从the provided MNIST TPU Code创建它时，我得到以下错误
进纸器外部的
占位符
但是我也不能像在Sequential Code中那样在没有占位符的情况下运行它，或者有办法做到这一点吗？
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/51926624
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