属性错误：'Tensor'对象没有属性'_keras_history'。

Question

Aux_input = Input(shape=(wrd_temp.shape[1],1), dtype='float32')#shape (,200)
Main_input = Input(shape=(wrdvec.shape[1],),dtype='float32')#shape(,367)

X = Bidirectional(LSTM(20,return_sequences=True))(Aux_input)
X = Dropout(0.2)(X)
X = Bidirectional(LSTM(28,return_sequences=True))(X)
X = Dropout(0.2)(X)
X = Bidirectional(LSTM(28,return_sequences=False))(X)
Aux_Output = Dense(Opt_train.shape[1], activation= 'softmax' )(X)#total 22 classes

x = keras.layers.concatenate([Main_input,Aux_Output],axis=1)

x = tf.reshape(x,[1,389,1])#here 389 is the shape of the new input i.e.(
Main_input+Aux_Output)

x = Bidirectional(LSTM(20,return_sequences=True))(x)
x = Dropout(0.2)(x)
x = Bidirectional(LSTM(28,return_sequences=True))(x)
x = Dropout(0.2)(x)
x = Bidirectional(LSTM(28,return_sequences=False))(x)
Main_Output = Dense(Opt_train.shape[1], activation= 'softmax' )(x)

model = Model(inputs=[Aux_input,Main_input], outputs=    [Aux_Output,Main_Output])

在声明模型的行中出现错误，即 model = Model()，这里发生了属性错误。另外，如果我的实现中有任何其他错误，请在评论部分注意并通知我。

- karan patel

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尝试使用x = Reshape((1,389,1))(x)。 - Marcin Możejko

这个会起作用吗，因为x是张量。 - karan patel

形状必须是3阶，但对于“bidirectional_4/Tile”（op：“Tile”），它的等级为2，其输入形状为[？，1，1]，[2]。@Marcin Mozejko，我在您建议后进行修改后出现了这个错误，您能帮忙吗？ - karan patel

你能打印出 model.summary() 吗？ - Marcin Możejko

@daniel 13岁时，我已经实现了它。 - karan patel

Answer 1

问题在于每个 tf 操作都必须由以下之一进行封装：

1. 使用 keras.backend 函数，
2. Lambda 层，
3. 具有相同行为的指定 keras 函数。

当您使用 tf 操作时，您将获得一个不带有 history 字段的 tf 张量对象。当您使用 keras 函数时，您将获得 keras.tensor。

- Marcin Możejko