关于tf.python.keras.activation报错的问题

Question

ValueError: ('Could not interpret activation function identifier:', [<tf.Tensor 'DMN/Question/embedding_lookup/Identity:0' shape=(128, 80) dtype=float32>, <tf.Tensor 'DMN/Question/embedding_lookup_1/Identity:0' shape=(128, 80) dtype=float32>, <tf.Tensor 'DMN/Question/embedding_lookup_2/Identity:0' shape=(128, 80) dtype=float32>])
 

Answer 1

这个错误信息表示 TensorFlow 试图将某些张量（tensor）解释为激活函数（activation function）的标识符，但是失败了。激活函数标识符应该是字符串，比如 'relu'、'sigmoid'、'tanh' 等，而不是张量。

在你提供的错误信息中，ValueError: ('Could not interpret activation function identifier:', [<tf.Tensor 'DMN/Question/embedding_lookup/Identity:0' shape=(128, 80) dtype=float32>, ...]) 指出，TensorFlow 收到了一个包含张量的列表，而不是预期的激活函数名称字符串。

这通常是因为在定义神经网络层或者模型时，错误地将张量传递给了激活函数参数。你需要检查你的代码，尤其是定义网络层时激活函数的使用部分，确保你传递的是激活函数名称的字符串，而不是张量或其他类型的对象。

例如，在定义 tf.keras.layers.Dense 层时，你应该这样使用激活函数：

from tensorflow.keras.layers import Dense

# 正确的使用方式
dense_layer = Dense(units=64, activation='relu')

而不是错误地传递张量或列表：

# 错误的使用方式
# 假设 x 是一个张量
dense_layer = Dense(units=64, activation=x)  # 这会导致错误

在你的情况下，看起来你可能在定义某个层时不小心传递了一个张量列表作为激活函数参数。你需要检查相关的代码，并确保激活函数参数是一个字符串。

此外，错误信息中提到的 'DMN/Question/embedding_lookup/Identity:0' 等张量可能是你在模型中的嵌入层（embedding layer）的输出。这些张量应该作为输入传递给其他层，而不是作为激活函数使用。

综上所述，你需要检查代码，定位到激活函数参数的位置，并确保传递的是正确的激活函数名称字符串。如果问题仍然无法解决，请提供更详细的代码片段，以便进行更具体的分析和解答。