Attributeerror：“嵌入”对象没有“嵌入”属性 - TensorFlow 和 Keras答案

【问题标题】：Attribute Error: 'Embedding' object has no attribute 'embeddings' - TensorFlow & KerasAttributeerror：“嵌入”对象没有“嵌入”属性 - TensorFlow 和 Keras
【发布时间】：2020-12-31 19:04:55
【问题描述】：

好的，所以我有一个完全运行的 keras 模型，然后用这条线保存了权重：

model.save_weights("rho_beta_true_tf", save_format="tf")

然后在另一个文件中，我只构建模型，然后使用此行从上面运行的模型中加载权重：

model_build.load_weights("rho_beta_true_tf")

当我去调用一些属性时，一切都会正确显示，除非我尝试运行这一行：

model_build.stimuli.embeddings

或

model_build.stimuli.embeddings.numpy()[0]

我收到一个属性错误提示：

AttributeError: 'Embedding' object has no attribute 'embeddings'

这条线应该返回一个张量，如果我调用任何其他属性到目前为止它可以工作，所以我不确定它是找不到张量还是问题是别的。有人可以帮我弄清楚如何解决这个属性错误吗？

【问题讨论】：

标签： python tensorflow keras keras-layer

【解决方案1】：

尝试使用.get_weights()：

model_build.stimuli.get_weights()

【讨论】：

好的，所以当我执行该行时，我得到一个空列表。它只是显示为“[]”。关于如何让它不为空，您还有其他建议吗？

【解决方案2】：

事实证明，因为我以 tf 格式保存了权重，所以我必须按照张量流文档中的这一步进行操作：

对于从 tf.keras.Model 继承的用户定义类，必须将 Layer 实例分配给对象属性，通常在构造函数中。

那么那一行

build_model.stimuli.embedding(put the directory path to your custom embedding layer here)

成功了！

【讨论】：