记录一下model.output的一个坑

官方推荐了两种实例化model的方式
这个坑大多数是用了第二种方式才会出现
试一下第一种就不会

1 - With the “Functional API”, where you start from Input,
you chain layer calls to specify the model’s forward pass,
and finally you create your model from inputs and outputs:

import tensorflow as tfinputs = tf.keras.Input(shape=(3,))
x = tf.keras.layers.Dense(4, activation=tf.nn.relu)(inputs)
outputs = tf.keras.layers.Dense(5, activation=tf.nn.softmax)(x)
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

Note: Only dicts, lists, and tuples of input tensors are supported. Nested
inputs are not supported (e.g. lists of list or dicts of dict).

2 - By subclassing the Model class: in that case, you should define your
layers in __init__ and you should implement the model’s forward pass
in call.

import tensorflow as tfclass MyModel(tf.keras.Model):def __init__(self):super(MyModel, self).__init__()self.dense1 = tf.keras.layers.Dense(4, activation=tf.nn.relu)self.dense2 = tf.keras.layers.Dense(5, activation=tf.nn.softmax)def call(self, inputs):x = self.dense1(inputs)return self.dense2(x)model = MyModel()

AttributeError: Layer my_model has no inbound nodes.相关推荐

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