Python 使用vae.fit in Keras时出现值错误

我在mnist数据集上创建了一个vae模型，希望能够根据时代绘制损失函数。但是，我遇到一些问题，无法在线找到解决方案。在导入过程中，我有以下导入（只是为了给代码提供一些上下文）：

我还创建了一个名为bn的函数，用于我自己的损失计算，并创建了类KL disferencelayer，它在最终模型损失中添加了一个KL发散层

代码：

我得到的错误信息如下：

ValueError: Layer model expects 2 input(s), but it received 1 input tensors. Inputs received: [<tf.Tensor 'IteratorGetNext:0' shape=(100, 784) dtype=float32>]

ValueError：层模型需要2个输入，但收到1个输入张量。收到的投入：[]

问题出在您的eps层。这不是一个模型输入

您可以将其替换为以下简单图层：

eps = Lambda(lambda t: K.random_normal(stddev=1.0, shape=(K.shape(t)[0], latent_dim)))(z_log_var)

你可以在这里找到跑步笔记本：

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非常感谢您！你的解决方案成功了，干杯。

ValueError: Layer model expects 2 input(s), but it received 1 input tensors. Inputs received: [<tf.Tensor 'IteratorGetNext:0' shape=(100, 784) dtype=float32>]

eps = Lambda(lambda t: K.random_normal(stddev=1.0, shape=(K.shape(t)[0], latent_dim)))(z_log_var)