【Tensorflow】解决Inputs to eager execution function cannot be Keras symbolic tensors, but found [＜tf.Te

阳光穿透心脏的1/2处 2022-11-03 11:11 5阅读 0赞

# 问题 #

环境

> Python 3.8  
> Tensorflow 2.3

导入的包

from tensorflow.python.keras import *
    from tensorflow.python.keras.layers import *

程序确定没有问题但是运行会报错Inputs to eager execution function cannot be Keras symbolic tensors, but found \[<tf.Tensor ‘input\_2:0’

# 解决 #

[参考资料][Link 1]

> 根据TF 2.0文档，创建模型有两种方法，一种是通过面向对象的方法，另一种是使用keras功能api。尽管有一些示例在keras功能模型中调用了图层子类，但在keras功能api中没有调用模型子类的实例。

本人就是用keras的API搭建模型，tf 2.0中默认情况下会启用急切执行

（1）解决办法一  
是换Tensorflow为2.0版本

> \#创建一个新的conda环境  
> conda create -n tf2 python=3.6  
> conda activate tf tf2  
> \#安装tensorflow2.0版本  
> pip install tensorflow-gpu==2.0 -i https://pypi.douban.com/simple/

（2）解决办法二  
只在tensorflow2.0成功，在tensorflow2.3不成功

import tensorflow as tf
    tf.compat.v1.disable_eager_execution()

（2）解决办法三  
在代码的中添加一行

tf.config.experimental_run_functions_eagerly(True)

以下内容来源参考资料

> tf.config.experimental\_run\_functions\_eagerly（True）的文档中，它说在调试和阅读功能API规范时很有用，并且它的意思是，如果编译由功能API构建的模型而没有任何错误，则可以使用该模型进行训练，不会出现任何错误。

[Link 1]: https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/34944

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