Keras 生成器报错:Tensor object has no attrbute ‘assign‘

悠悠 2022-10-26 14:14 167阅读 0赞

### Tensor has no attrbute assign ###

*  一、keras生成器重心
 *  二、keras生成器
 *  三、报错

# 一、keras生成器重心 #

我是在使用keras生成器时出现了这个报错并引发后续一系列报错  
keras生成器使用的是studyer\_domi：《2020-12-11 keras通过model.fit\_generator训练模型(节省内存)》链接: [l2020-12-11 keras通过model.fit\_generator训练模型(节省内存)][l2020-12-11 keras_model.fit_generator].

其实根本不用管yield的问题，生成器就是起到连续调用函数，可以遍历return结果的方式。  
因而keras生成器处重点反而在于keras网络配置上的不一样的地方

# 二、keras生成器 #

def data_generate(lis):
        count=1
        batch_size = 10
        while 1:
            batch_x = [x[0] for x in lis[(count - 1) * batch_size:count * batch_size]]
            batch_y = [y[1] for y in lis[(count - 1) * batch_size:count * batch_size]]
            batch_x = np.array([np.asarray(get_wav_mfcc(i)) for i in batch_x])
            batch_y =np.array(batch_y)
            count = count + 1
            yield batch_x, batch_y
    """lis的形状为[["xxx.wav",[0. 1. 0. 0. 0.]], ["sss.wav",[0. 0. 1. 0. 0.]], ["zzz.wav",[0. 0. 0. 0. 1.]],] 这样二维张量形式"""
    	#其中“xxx.wav”等就是需要处理文件的路径，我的是音频文件，如上所述，get_wav_mfcc(i)对音频进行读取并返回数值型的数据
    	#而[0. 1. 0. 0. 0.]是已经编码好的one-hot标签
    	#两个格式都是numpy.array

具体格式如下：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3B5dGhvbl9fcmVwb3J0ZWQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]

# 三、报错 #

在此处记录遇到的报错，这些报告基本与keras有关，也是我之前在model.fit()中没有修改过来的地方

报错一：

ValueError: Please provide as model inputs either a single array or a list of arrays. You passed: x=<generator object data_generate at 0x0000028725967D68>

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3B5dGhvbl9fcmVwb3J0ZWQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

这是由于model.fit()没有修改为model.fit_generator()

报错二：

RuntimeError: You must compile your model before using it.

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3B5dGhvbl9fcmVwb3J0ZWQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

这是由于没有设置input\_shape,但是在model.fit()中不用设置这一参数也可训练  
应该修改为：

model = Sequential()
    model.add(Dense(2048, activation='relu',input_shape=(32000,)))

第三个报错：

Tensor object has no attrbute 'assign'

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3B5dGhvbl9fcmVwb3J0ZWQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
将

model.add(Dense(num_class, activation='softmax'))

修改为

model.add(Dense(11, activation='softmax'))

11是我自己标签种类，需要按自己的标签种类设置

tf.assign是变量替换，tf.assign(x,new\_x) 等价于x = new\_x

上述修改完成后就可以训练了  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3B5dGhvbl9fcmVwb3J0ZWQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]

[l2020-12-11 keras_model.fit_generator]: https://blog.csdn.net/qingfengxd1/article/details/111032641?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522161224282016780271566001%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=161224282016780271566001&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~first_rank_v2~rank_v29-1-111032641.pc_search_result_before_js&utm_term=2020-12-11keras%E7%94%9F%E6%88%90%E5%99%A8&spm=1018.2226.3001.4187
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