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Tensorオブジェクトには属性「lower」がありません

14の新しいクラスでMobileNetを微調整しています。新しいレイヤーを追加するとき：

x=mobile.layers[-6].output
x=Flatten(x)
predictions = Dense(14, activation='softmax')(x)
model = Model(inputs=mobile.input, outputs=predictions)

エラーが発生します：

'Tensor' object has no attribute 'lower'

また使用：

model.compile(Adam(lr=.0001), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit_generator(train_batches, steps_per_Epoch=18,
                validation_data=valid_batches, validation_steps=3, epochs=60, verbose=2)

エラーが発生します：

Error when checking target: expected dense_1 to have 4 dimensions, but got array with shape (10, 14)

lowerはどういう意味ですか？他の微調整スクリプトを見ましたが、この場合はXであるモデルの名前以外の引数はありませんでした。

pythontensorflowkerasconv-neural-networkkeras-layer
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Shiro Mier

テンソルは、引数としてではなく、呼び出すときにレイヤーに渡す必要があります。したがって、次のようにする必要があります。

x = Flatten()(x)  # first the layer is constructed and then it is called on x

より明確にするために、これは次と同等です。

flatten_layer = Flatten()  # instantiate the layer
x = flatten_layer(x)       # call it on the given tensor
12
today