Keras 搭建模型问题AttributeError: 'NoneType' object has no attribute '_inbound_nodes'解决_layer inception10 has no inbound nodes.-优快云博客

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本文解析了在使用Keras构建深度学习模型时遇到的AttributeError异常，详细介绍了错误原因及解决方案，强调了在模型搭建过程中应统一使用Layer而非简单函数进行变量定义的重要性。

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在用keras搭建模型时，遇到这个问题：

AttributeError: 'NoneType' object has no attribute '_inbound_nodes'

问题原因是在模型中存在layers和函数方法混用的情况，循着代码找到我的函数

def get_model(Tx,Ty,x_vocab_size,layer1_size,layer2_size):
    X = Input(shape=(Tx, x_vocab_size))

    a1=Bidirectional(LSTM(layer1_size,return_sequences=True),merge_mode="concat")(X)

    a2=attention_layer(a1,layer2_size,Tx,Ty)

    a3 = [layer3(timestep) for timestep in a2]

    model = Model(inputs=[X], outputs=a3)

    return model

其中的

a2=attention_layer(a1,layer2_size,Tx,Ty)

这一层attention_layer是一个函数，这个不要紧，继续往里找，发现函数定义中有个变量定义

    h = K.zeros(shape=(K.shape(a)[0], out_size))
    c = K.zeros(shape=(K.shape(a)[0], out_size))

这里有问题，变量的定义也应该用layer而不是K.zeros这样的函数，可以改为：

    h = Lambda(lambda x: K.zeros(shape=(K.shape(x)[0], out_size)))(a)
    c = Lambda(lambda x: K.zeros(shape=(K.shape(x)[0], out_size)))(a)

一般利用Lambda将函数转换为layer。
在整个keras模型搭建的每一层，应该每个变量定义都用layer来实现。