Python Tensorflow Keras输入层不添加_Keras_形状

根据keras，

Input

将

\u keras\u shape

属性添加到输入张量。然而，如下所示，情况并非如此

import tensorflow as tf
s = tf.keras.layers.Input(shape=[2], dtype=tf.float32, name='s')
print(s._keras_shape)
Traceback (most recent call last):
  File "<input>", line 3, in <module>
AttributeError: 'Tensor' object has no attribute '_keras_shape'

将tensorflow导入为tf
s=tf.keras.layers.Input（shape=[2]，dtype=tf.float32，name='s'）
印刷品（s.\u keras\u形状）
回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“”，第3行，在
AttributeError:“Tensor”对象没有属性“\u keras\u shape”

我是否误解了什么，或者这是我应该报告的错误

缺少此属性会使更多的Keras函数陷入混乱：

q_s = q(s)
model = Model(inputs=s, outputs=q_s)
Traceback (most recent call last):
...
File "/home/reuben/.virtualenvs/tensorflow/lib/python3.5/site-packages/keras/engine/network.py", line 253, in <listcomp>
  input_shapes=[x._keras_shape for x in self.inputs],
AttributeError: 'Tensor' object has no attribute '_keras_shape'

q_s=q（s）
模型=模型（输入=s，输出=q_s）
回溯（最近一次呼叫最后一次）：
...
文件“/home/reuben/.virtualenvs/tensorflow/lib/python3.5/site packages/keras/engine/network.py”，第253行，在
input_shapes=[x.\u keras_shapes for x in self.inputs]，
AttributeError:“Tensor”对象没有属性“\u keras\u shape”

我使用的是tensorflow版本“1.11.0-rc2”

文档中没有提到

\u keras\u shape

添加的Keras属性是：_Keras_history:应用于张量的最后一层。整个层图可以从该层递归检索

---

当您说“使更多的Keras函数失控”时，您的意思是什么？

根据您是从

Keras导入还是通过
tensorflow
导入，您得到的输入层似乎略有不同。链接的
keras
文档基于直接从
keras
库导入图层：

例如：

import tensorflow as tf
from keras.layers import Input

s = Input(shape=[2], dtype=tf.float32, name='2')
s._shape_val # None
s._keras_shape # (None, 2)

但是，通过tensorflow导入会显示为将形状保存在tensorflow属性
\u shape\u val
中：

import tensorflow as tf
s = tf.keras.layers.Input(shape=[2], dtype=tf.float32, name='s')
s._shape_val # TensorShape([Dimension(None), Dimension(2)])
s._keras_shape # Error

最好直接从
keras
导入图层。如果您计划继续使用
tf.keras
而不是
keras
的主要实现，则应参考instead of keras.io
 我对问题进行了编辑，详细阐述了我所说的“失控”的含义，并意识到原因是我无意中使用了tensorflow.keras来定义输入，而keras用于定义模型的其余部分。这就是我问题的根源！我认为这一点指向了当tensorflow keras和kerasintermingled@reubenjohn是的！一定不要把文件弄混了！很高兴我能帮忙：）嘿，那真的很有帮助，谢谢+1.有这些陷阱的清单吗？