“str”对象没有属性“base_dtype”错误TensorFlow模型答案

【问题标题】：'str' object has no attribute 'base_dtype' error TensorFlow model“str”对象没有属性“base_dtype”错误TensorFlow模型
【发布时间】：2018-07-24 01:53:21
【问题描述】：

我正在 TensorFlow 中实现 Wasserstein DCGAN。这是我的生成器模型：

w1 = tf.get_variable('w1', shape=[random_dim, 1024], dtype=tf.float32,
                             initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer())
b1 =  b1 = tf.get_variable('b1', shape=[1024], dtype=tf.float32,
                     initializer=tf.constant_initializer(1.0))
flat_conv1 = tf.add(tf.matmul(input , w1) , b1 , name = 'flat_conv1')
act1 = tf.nn.tanh(flat_conv1, name='act1')

dense1 = tf.layers.dense(bias_initializer=tf.ones_initializer(),inputs=act1, units=128*7*7, activation=tf.nn.tanh , kernel_initializer = tf.contrib.layers.xavier_initializer())
bn1 = tf.contrib.layers.batch_norm(dense1, is_training=is_train, epsilon=1e-5, decay = 0.9,  updates_collections=None, scope='bn1')
act2 = tf.nn.tanh(bn1, name='act1')

conv1 = tf.reshape(act2, shape=[-1,7,7,128], name='conv1')
up1 = tf.keras.layers.UpSampling2D(size = (2,2))

conv2 = tf.layers.conv2d(bias_initializer=tf.ones_initializer(),inputs=up1,filters=64,kernel_size=[5, 5],padding="same",activation=tf.nn.tanh , kernel_initializer = tf.contrib.layers.xavier_initializer())
up2 = tf.keras.layers.UpSampling2D(size = (2,2))
conv3 = tf.layers.conv2d(bias_initializer=tf.ones_initializer(),inputs=up2,filters =1,kernel_size=[5, 5],padding= "same",activation=tf.nn.tanh , kernel_initializer = tf.contrib.layers.xavier_initializer())

错误在 conv2 层，它说 - ''str' object has no attribute 'base_dtype' 我是 TensorFlow 的新手，不知道为什么会这样。完整的源代码：https://github.com/tanmay-bhatnagar/W-DCGAN 从这里获得train函数：https://github.com/llSourcell/Pokemon_GAN/blob/master/pokeGAN.py

如果需要更多详细信息，请询问。

【问题讨论】：

inputs-参数到conv2d() 必须是张量。见 C. Park 的回答

标签： python tensorflow deep-learning keras conv-neural-network

【解决方案1】：

这样就可以了

up1 = tf.keras.layers.UpSampling2D(size = (2,2))(conv1)
up2 = tf.keras.layers.UpSampling2D(size = (2,2))(conv2)

【讨论】：

完美运行。您能否解释一下添加（conv1）的变化。我在python中从未见过这样的函数调用。
@TammyBhatnager 第一个括号用于class(UpSampling2D) 实例化，第二个括号用于调用__call__() 实例的方法（在python中称为Callable Object）。 Keras 层（包括UpSampling2D）具有 __call__(input, **) 方法，该方法返回处理给定输入的包装器。
您能否检查一下这里发生的另一个错误 -> stackoverflow.com/questions/48791793/…。如果要问的不是太多，请投票赞成我很少得到这些问题的问题。谢谢