TensorFlow版本带来的concat错误

本文介绍了在使用TensorFlow时遇到的concat函数参数顺序错误问题及其解决办法。此问题源于不同版本的TensorFlow对于concat函数参数顺序的要求不同。文章提供了如何根据当前使用的TensorFlow版本调整concat函数参数顺序的方法。

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错误提示:

TypeError: Expected int32, got list containing Tensors of type ‘_Message’ instead.

错误说明:

根据提示知道代码中一行concat相关的代码。
是由于TensorFlow版本带来的错误。

在TensorFlow 1.0以前的版本(0.x)的API中,concat的参数是数字在前,tensors在后的:

tf.concat(3, net, name=name)

而在TensorFlow 1.0版本以后的API中,concat的参数是tensors在前,数字在后的:

tf.concat(net, 3, name=name)

因为参考的代码可能当时运行的TensorFlow版本与本机版本不同,所以有了问题。

解决方案:

根据错误提示找到对应代码行,把concat的参数调换一下顺序就可以成功运行了。


版权所有:http://blog.youkuaiyun.com/cloudox_
参考:http://blog.youkuaiyun.com/zcf1784266476/article/details/71248799

TensorFlow 2.1 版本对应 Transformer 模型的实现主要通过其高级API Keras 来完成。Transformer 是一种基于自注意力机制的深度学习模型,广泛应用于自然语言处理任务,如机器翻译、文本生成和问答系统等。 在 TensorFlow 2.1 中,你可以使用 Keras 的 `tf.keras.layers` 模块来构建 Transformer 模型。具体步骤如下: 1. **导入必要的库**: ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Dropout, LayerNormalization, MultiHeadAttention from tensorflow.keras.models import Model ``` 2. **定义 Transformer 模型的各个组件**: - **多头注意力机制**: ```python class MultiHeadAttentionLayer(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, embed_dim, num_heads): super(MultiHeadAttentionLayer, self).__init__() self.embed_dim = embed_dim self.num_heads = num_heads assert embed_dim % num_heads == 0 self.projection_dim = embed_dim // num_heads self.query_dense = Dense(embed_dim) self.key_dense = Dense(embed_dim) self.value_dense = Dense(embed_dim) self.combine_heads = Dense(embed_dim) def attention(self, query, key, value): score = tf.matmul(query, key, transpose_b=True) dim_key = tf.cast(tf.shape(key)[-1], tf.float32) scaled_score = score / tf.math.sqrt(dim_key) weights = tf.nn.softmax(scaled_score, axis=-1) output = tf.matmul(weights, value) return output, weights def separate_heads(self, x, batch_size): x = tf.reshape(x, (batch_size, -1, self.num_heads, self.projection_dim)) return tf.transpose(x, perm=[0, 2, 1, 3]) def call(self, inputs): batch_size = tf.shape(inputs)[0] query = self.query_dense(inputs) key = self.key_dense(inputs) value = self.value_dense(inputs) query = self.separate_heads(query, batch_size) key = self.separate_heads(key, batch_size) value = self.separate_heads(value, batch_size) attention, weights = self.attention(query, key, value) attention = tf.transpose(attention, perm=[0, 2, 1, 3]) concat_attention = tf.reshape(attention, (batch_size, -1, self.embed_dim)) output = self.combine_heads(concat_attention) return output ``` - **前馈网络**: ```python def feed_forward_network(embed_dim, ff_dim): return tf.keras.Sequential([ Dense(ff_dim, activation='relu'), Dense(embed_dim) ]) ``` 3. **构建 Transformer 模型**: ```python class TransformerBlock(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, embed_dim, num_heads, ff_dim, rate=0.1): super(TransformerBlock, self).__init__() self.att = MultiHeadAttentionLayer(embed_dim, num_heads) self.ffn = feed_forward_network(embed_dim, ff_dim) self.layernorm1 = LayerNormalization(epsilon=1e-6) self.layernorm2 = LayerNormalization(epsilon=1e-6) self.dropout1 = Dropout(rate) self.dropout2 = Dropout(rate) def call(self, inputs, training): attn_output = self.att(inputs) attn_output = self.dropout1(attn_output, training=training) out1 = self.layernorm1(inputs + attn_output) ffn_output = self.ffn(out1) ffn_output = self.dropout2(ffn_output, training=training) return self.layernorm2(out1 + ffn_output) def create_transformer_model(embed_dim, num_heads, ff_dim, num_layers, input_shape, num_classes): inputs = Input(shape=input_shape) x = inputs for _ in range(num_layers): x = TransformerBlock(embed_dim, num_heads, ff_dim)(x) x = Dense(num_classes, activation='softmax')(x) model = Model(inputs=inputs, outputs=x) return model ``` 4. **训练模型**: ```python model = create_transformer_model(embed_dim=32, num_heads=4, ff_dim=64, num_layers=2, input_shape=(100,), num_classes=10) model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.summary() ``` 通过以上步骤,你可以在 TensorFlow 2.1 中实现一个基本的 Transformer 模型。根据具体任务的不同,你可能需要对模型进行适当的调整和优化。
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