Python Keras:“；TypeError：应为int32，获取包含类型为'的张量的列表_消息'；相反。”；

我正试图在Keras中训练一个LSTM模型，我发现了上面的错误。以下内容再现了该错误：

from keras.layers import  LSTM
from keras.models import Sequential

model = Sequential()
model.add(LSTM(128, input_shape=(1000,1000)))

我正在使用Python 3.4、Keras 2.0.4和TensorFlow后端版本0.12.1

以下是回溯：

  File "test.py", line 6, in <module>
    model.add(LSTM(128, input_shape=(1000,1000)))
  File "/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/keras/models.py", line 433, in add
    layer(x)
  File "/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/keras/layers/recurrent.py", line 243, in __call__
    return super(Recurrent, self).__call__(inputs, **kwargs)
  File "/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/keras/engine/topology.py", line 558, in __call__
    self.build(input_shapes[0])
  File "/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/keras/layers/recurrent.py", line 1012, in build
    constraint=self.bias_constraint)
  File "/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/keras/legacy/interfaces.py", line 88, in wrapper
    return func(*args, **kwargs)
  File "/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/keras/engine/topology.py", line 391, in add_weight
    weight = K.variable(initializer(shape), dtype=dtype, name=name)
  File "/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/keras/layers/recurrent.py", line 1004, in bias_initializer
    self.bias_initializer((self.units * 2,), *args, **kwargs),
  File "/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/keras/backend/tensorflow_backend.py", line 1681, in concatenate
    return tf.concat([to_dense(x) for x in tensors], axis)
  File "/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/tensorflow/python/ops/array_ops.py", line 1075, in concat
    dtype=dtypes.int32).get_shape(
  File "/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/tensorflow/python/framework/ops.py", line 669, in convert_to_tensor
    ret = conversion_func(value, dtype=dtype, name=name, as_ref=as_ref)
  File "/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/tensorflow/python/framework/constant_op.py", line 176, in _constant_tensor_conversion_function
    return constant(v, dtype=dtype, name=name)
  File "/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/tensorflow/python/framework/constant_op.py", line 165, in constant
    tensor_util.make_tensor_proto(value, dtype=dtype, shape=shape, verify_shape=verify_shape))
  File "/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/tensorflow/python/framework/tensor_util.py", line 367, in make_tensor_proto
    _AssertCompatible(values, dtype)
  File "/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/tensorflow/python/framework/tensor_util.py", line 302, in _AssertCompatible
    (dtype.name, repr(mismatch), type(mismatch).__name__))
TypeError: Expected int32, got list containing Tensors of type '_Message' instead.

文件“test.py”，第6行，在
添加（LSTM（128，输入_形=（10001000）））
文件“/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/keras/models.py”，第433行，添加
层（x）
文件“/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/keras/layers/recurrent.py”，第243行，在调用中__
返回超级（循环，自）.\u调用（输入，**kwargs）
文件“/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/keras/engine/topology.py”，第558行，在调用中__
自我构建（输入形状[0]）
文件“/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/keras/layers/recurrent.py”，第1012行，内部版本
约束=自身偏差（约束）
文件“/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/keras/legacy/interfaces.py”，第88行，在包装器中
返回函数（*args，**kwargs）
文件“/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/keras/engine/topology.py”，第391行，添加重量
weight=K.variable（初始值设定项（形状），dtype=dtype，name=name）
文件“/usr/local/lib/python3.4/dist packages/keras/layers/recurrent.py”，第1004行，在bias\u初始值设定项中
自我偏差\初始值设定项（（自我单位*2，），*args，**kwargs），
文件“/usr/local/lib/python3.4/dist packages/keras/backend/tensorflow_backend.py”，第1681行，串联
返回tf.concat（[到x张量中x的密度（x）]，轴）
concat中的文件“/usr/local/lib/python3.4/dist packages/tensorflow/python/ops/array_ops.py”，第1075行
dtype=dtypes.int32）。获取形状(
文件“/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/tensorflow/python/framework/ops.py”，第669行，在convert_-to_-tensor中
ret=conversion\u func（值，dtype=dtype，name=name，as\u ref=as\u ref）
文件“/usr/local/lib/python3.4/dist packages/tensorflow/python/framework/constant_op.py”，第176行，在_constant_tensor_conversion_函数中
返回常量（v，dtype=dtype，name=name）
文件“/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/tensorflow/python/framework/constant_op.py”，第165行，常量
tensor_util.make_tensor_proto（值，dtype=dtype，shape=shape，verify_shape=verify_shape））
文件“/usr/local/lib/python3.4/dist packages/tensorflow/python/framework/tensor\u util.py”，第367行，在make\u tensor\u proto中
_资产可兼容（值、数据类型）
文件“/usr/local/lib/python3.4/dist packages/tensorflow/python/framework/tensor_util.py”，第302行，在_AssertCompatible中
（dtype.name、repr（不匹配）、type（不匹配）。\uu name
TypeError:应为int32，但得到了包含“\u Message”类型张量的列表。

我看到一些人报告了同样的问题，例如。似乎需要切换的

concat

函数有问题，但在这里它已经是正确的形式了

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你知道这是什么原因吗？

只是出于好奇，你试过降低数字吗？试着（3,2）检查一下……也许你有一个TensorFlow的前沿版本。我会先尝试更新TensorFlow。啊，是的，将TensorFlow更新到1.1.0成功了。出于某种原因，我有一个旧版本，即使我今天安装了它也没有意识到。谢谢