Tensorflow Google ML引擎上的Keras错误：必须为占位符张量输入一个值

我在Google Cloud ML Engine上部署了一个模型，但当我尝试执行预测时（我使用的是curl），我得到的结果是：

{“error”：“预测失败：模型执行期间的错误：流产错误（code=StatusCode.INVALID_参数，details=\”必须为占位符张量'lstm_1/keras_学习阶段'提供一个值，其中dtype bool\n\t[[Node:lstm_1/keras_学习阶段=占位符[dtype=DT_bool，shape=]，\u设备=\“/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0\”]（）]\”}

我怎样才能准确地设置这个占位符张量的值？它在json上吗？这是培训期间必须做的事情吗？正如许多建议所说，我尝试设置

K.set\u learning\u phase（0）

，但没有成功

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谢谢

让我猜猜看-您的模型有批量标准化层，对吗？：）

正如许多建议所说，我尝试设置

K。设置学习阶段（0）

，但没有成功

事实上——几天前我碰巧遇到了同样的问题；解决办法是

K.set_learning_phase(0)

---

在初始化（或加载）您的模型之前-如果您稍后在脚本中执行此操作，则会不断弹出所述错误…

让我猜猜-您的模型具有批量规范化层，对吗？：）

正如许多建议所说，我尝试设置

K。设置学习阶段（0）

，但没有成功

事实上——几天前我碰巧遇到了同样的问题；解决办法是

K.set_learning_phase(0)

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在初始化（或加载）模型之前-如果您在脚本中稍后执行此操作，则所述错误会不断弹出…

那么，您的意思是在培训期间，对吗？我将尝试并报告结果。我的“快速修复”是从我的层中删除退出。Thanks@user3276768我是说在推理过程中（否则，您的

keras\u learning\u阶段
应为1，而不是0）。据我所知，您不能修改Google ML引擎执行预测的方式。这是一项服务，您只需上传保存的模型，其余的就由它来完成。因此，我无法修改底层代码。@user3276768那么，您是如何设置
K.set_learning_phase（0）的
，正如你在文章中所说的那样？我在培训脚本中设置了它，这显然是错误的。那么，你的意思是在培训期间，对吗？我会尝试并报告我的结果。我的“快速修复”是从我的层中删除辍学者。Thanks@user3276768我的意思是在推理过程中（否则，你的
keras\u learning\u阶段
应该是1，而不是0）。据我所知，您不能修改Google ML引擎执行预测的方式。这是一项服务，您只需上传保存的模型，其余的就由它来完成。因此，我无法修改底层代码。@user3276768那么，您是如何设置
K.set_learning_phase（0）的
，正如你在文章中所说的那样？我在培训脚本中设置了它，这显然是错误的。