WARNING:tensorflow:Functional model inputs must come from tf.keras.Input (thus holding past layer metadata), they cannot be the output of a previous non-Input layer. Here, a tensor specified as input to “discriminator” was not an Input tensor, it was generated by layer tf.identity.

我的错误：


def build_discriminator_with_teacher(filters=16):inputs = Input(shape = input_shape, name='dis_input')x = inputsz_teacher = Input(shape= (latent_dim,), name='z_teacher')z_teacher = Dropout(rate=0.75)(z_teacher)z_embedding = Dense(1024, activation='linear', name='z_embbding_dis')(z_teacher)#3层卷积for i in range(3):filters *= 2x = Conv2D(filters=filters,kernel_size=kernel_size,activation='relu',strides=2,padding='same')(x)x = Flatten()(x)#(16*16*128--1024,对16*16*128层施加dropout)x = Dropout(rate=0.2)(x)x = Dense(1024,activation='relu')(x)# 对z_embedding和x进行加和操作x = add([x,z_embedding])x = Dense(1,activation='linear')(x)return Model(inputs=[inputs,z_teacher], outputs=x, name='discriminator')

输入层的变量名不要在后面改了！
应把z_teacher改为z_teacher_input

20220518

Graph disconnected: cannot obtain value for tensor KerasTensor(type_spec=TensorSpec(shape=(None, 16), dtype=tf.float64, name=‘solution_latent_inputs’), name=‘solution_latent_inputs’, description=“created by layer ‘solution_latent_inputs’”) at layer “concatenate”. The following previous layers were accessed without issue: []

这一次是因为输入层最后没有在Model里写。

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解决tf报Graph disconnected错误

20220518

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