背景

本人使用keras 2.2 + tensorflow 1.14 遇到如下问题

The added layer must be an instance of class Layer. Found: Tensor("input_1:0", shape=(?, 300, 5, 2), dtype=float32)

代码

Keras代码如下：

代码如下：

model = Sequential([Input(shape=(300, 5, 2)),Conv2D(10, kernel_size=(5, 1), activation="relu"),MaxPooling2D(pool_size=(2, 1)),Conv2D(8, kernel_size=(5, 1), activation="relu"),MaxPooling2D(pool_size=(2, 1)),Conv2D(4, kernel_size=(10, 3), strides=(10,1), activation="relu"),Flatten(),Dropout(0.2),Dense(NUM_CLASSES, activation="softmax"),]
)

问题分析

Conv2D, Dense都是Keras中的layer，但是这里发现实际是Tensor类型。很奇怪为什么明明是Layer却返回的是Tensor呢？

看了2.2源码，发现Input是返回的Tensor类型，所以后续的所有入参似乎收到了影响。
看下面截图，Input是初始化一个Keras Tensor类型的实例

解决方案

去掉Input的使用，改为在第一层layer中加入input_shape类型

model = Sequential([# 去掉这里的Input，改为第一层加入input_shape# Input(shape=(300, 5, 2)),Conv2D(10, input_shape=(300, 5, 2), kernel_size=(5, 1), activation="relu"),MaxPooling2D(pool_size=(2, 1)),Conv2D(8, kernel_size=(5, 1), activation="relu"),MaxPooling2D(pool_size=(2, 1)),# LayerNormalization(),Conv2D(4, kernel_size=(10, 3), strides=(10,1), activation="relu"),#tf.keras.layers.LayerNormalization(),Flatten(),Dropout(0.2),Dense(NUM_CLASSES, activation="softmax"),]
)

注意事项

keras自2.0时代融合进入tensorflow，所以在使用tensorflow.keras时，似乎上述问题并不存在。请注意。

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【Keras】The added layer must be an instance of class Layer.

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