TypeError: значение, переданное параметру «индексы», имеет DataType float32, которого нет в списке допустимых значений: int32, int64

Я использую Keras для построения своей модели, в моей модели есть два входа, тип данных которых — «int32». Затем я использую слой keras Lamba для поиска в матрице встраивания с помощью K.gather (ссылка, индексы). Я вижу, что индексы должны быть тензором int, и я думаю, что мой код соответствует этому, я не знаю, почему насчет ошибки. Мне очень нужна помощь!

    input_A = Input(batch_shape=(128,1),name='A_input',dtype='int32')
    input_B = Input(batch_shape=(128,1),name='B_input',dtype='int32')

    input_A_ = Lambda(lambda x:K.reshape(x,(-1,)))(input_A)
    input_B_ = Lambda(lambda x:K.reshape(x, (-1,)))(input_B)

    input_A__ = Lambda(lambda x:K.cast(x,dtype='int32'))(input_A_)
    input_B__ = Lambda(lambda x:K.cast(x,dtype='int32'))(input_B_)

    embedded_text_A = Lambda(lambda x:K.gather(M1,x))(input_A__)
    embedded_text_B = Lambda(lambda x:K.gather(M1,x))(input_B__)
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
4
0
4 288
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

По какой-то загадочной причине он будет работать правильно, если поместить K.cast() внутрь lambda:

input_A = Input(batch_shape=(128,1), name='A_input', dtype='int32')
input_B = Input(batch_shape=(128,1), name='B_input', dtype='int32')

input_A_ = Lambda(lambda x: K.reshape(x, (-1,)))(input_A)
input_B_ = Lambda(lambda x: K.reshape(x, (-1,)))(input_B)

embedded_text_A = Lambda(lambda x: K.gather(M1, K.cast(x, dtype='int32')))(input_A_)
embedded_text_B = Lambda(lambda x: K.gather(M1, K.cast(x, dtype='int32')))(input_B_)

Следовательно, слой Lambda делает какое-то странное преобразование dtype внутри.

Я предполагаю, что это какая-то ошибка, и моя гипотеза заключается в том, что неявное преобразование происходит внутри Lambda__call__(который унаследован от Layer.__call__). Я не могу это отследить, но я предполагаю, что ошибка «неявного преобразования» находится где-то в Layer.__call__, но перед строкой 451, где на самом деле вызывается Lambda.call.

Другие вопросы по теме