Python 嵌入带有接受更多参数的_init_uu的自定义RNN单元（3对1）

我试图创建一个与本文中提出的模型类似的模型：

自定义单元格代码位于：

但是，我无法将这个自定义单元嵌入任何RNN模型，我假设这是因为init接受3个参数，而不是标准的“num_单位”

我试着在下面的例子：

但我有一个错误：

TypeError回溯（最近一次调用上次） 在2 x=keras.输入（（无， 5） ）3层=RNN（单元）-->4 y=层（x）

~/.local/lib/python3.5/site-packages/keras/layers/returnal.py in 调用（自身、输入、初始状态、常数，**kwargs）539 540如果 初始_状态为无，常量为无：-->541返回超级（RNN， 如果初始状态或 已指定常数，且为Keras

~/.local/lib/python3.5/site-packages/keras/engine/base\u layer.py in 调用（self，input，**kwargs）487#实际调用层，488# 正在收集输出、掩码和形状。-->489输出= 自我调用（输入，**kwargs）490输出屏蔽= self.compute_掩码（输入，前一个_掩码）491

~/.local/lib/python3.5/site-packages/keras/layers/returnal.py in 调用（自身、输入、掩码、训练、初始状态、常量）680 掩码=掩码，681展开=自我展开，-->682输入长度=时间步长）683 如果self.stateful:684更新=[]

~/.local/lib/python3.5/site-packages/keras/backend/tensorflow_backend.py 在rnn中（步进功能、输入、初始状态、后退、屏蔽、， 常数，展开，输入长度）3101常数=常数，3102 展开=展开，->3103输入长度=输入长度）3104可到达= tf_utils.get_reachable_from_input（[learning_phase（）]），3105 目标=[最后的输出]）

~/.local/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/keras/backend.py 在rnn中（步进功能、输入、初始状态、后退、屏蔽、， 常量、展开、输入长度、时间、零输出（用于掩码） 3730#该值被丢弃。3731输出时间零点= 步进函数（->3732输入时间0，元组（初始状态）+ 元组（常数）3733输出=元组（3734 张量数组(

~/.local/lib/python3.5/site-packages/keras/layers/returnal.py in 步骤（输入，状态）671其他：672 def步骤（输入，状态）：-->673 返回self.cell.call（输入、状态，**kwargs）674 675最后输出， 输出，状态=K.rnn（步骤

TypeError:call（）接受2个位置参数，但给出了3个

你能帮我弄清楚这是初始化问题、呼叫问题还是我需要为这个自定义单元格定义一个自定义层吗

我试着在互联网上寻找答案，但对于如何在RNN模型中嵌入自定义单元，我却没有任何明确的答案

提前谢谢大家,

---

Sam

当我将keras直接导入程序时，我能够重新创建您的问题。请参见下文

%tensorflow_version 1.x
import keras
from keras import backend as K
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras.layers import RNN

class MinimalRNNCell(keras.layers.Layer):

    def __init__(self, units, **kwargs):
        self.units = units
        self.state_size = units
        super(MinimalRNNCell, self).__init__(**kwargs)

    def build(self, input_shape):
        self.kernel = self.add_weight(shape=(input_shape[-1], self.units),
                                      initializer='uniform',
                                      name='kernel')
        self.recurrent_kernel = self.add_weight(
            shape=(self.units, self.units),
            initializer='uniform',
            name='recurrent_kernel')
        self.built = True

    def call(self, inputs, states):
        prev_output = states[0]
        h = K.dot(inputs, self.kernel)
        output = h + K.dot(prev_output, self.recurrent_kernel)
        return output, [output]

# Let's use this cell in a RNN layer:

cell = MinimalRNNCell(32)
x = keras.Input((None, 5))
layer = RNN(cell)
y = layer(x)

输出-

TensorFlow is already loaded. Please restart the runtime to change versions.
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-3-0f3bed686a7d> in <module>()
     34 x = keras.Input((None, 5))
     35 layer = RNN(cell)
---> 36 y = layer(x)

5 frames
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/backend/tensorflow_backend.py in symbolic_fn_wrapper(*args, **kwargs)
     73         if _SYMBOLIC_SCOPE.value:
     74             with get_graph().as_default():
---> 75                 return func(*args, **kwargs)
     76         else:
     77             return func(*args, **kwargs)

TypeError: __call__() takes 2 positional arguments but 3 were given

I Ran Successfully

输出-

TensorFlow is already loaded. Please restart the runtime to change versions.
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-3-0f3bed686a7d> in <module>()
     34 x = keras.Input((None, 5))
     35 layer = RNN(cell)
---> 36 y = layer(x)

5 frames
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/backend/tensorflow_backend.py in symbolic_fn_wrapper(*args, **kwargs)
     73         if _SYMBOLIC_SCOPE.value:
     74             with get_graph().as_default():
---> 75                 return func(*args, **kwargs)
     76         else:
     77             return func(*args, **kwargs)

TypeError: __call__() takes 2 positional arguments but 3 were given

I Ran Successfully

---

希望这能回答你的问题。学习愉快。

@SCoder-如果答案能回答你的问题，请接受并投票。谢谢。