了解`TypeError：函数构建代码之外的操作正在传递“图形”张量。`错误答案

【问题标题】：Understanding `TypeError: An op outside of the function building code is being passed a "Graph" tensor.` error了解`TypeError：函数构建代码之外的操作正在传递“图形”张量。`错误
【发布时间】：2021-02-19 17:30:23
【问题描述】：

我在自定义实验框架中使用 TF2.4，并在第一次访问属性时使用mlworkflow.lazyproperty 装饰器来构造属性（如tf.keras.Model()）。

对于我的大多数深度学习实验，这个框架运行良好，但在我的实验中尝试另一个头时，我遇到了 TypeError: An op outside of the function building code is being passed a "Graph" tensor. 错误。

我设法将问题减少到以下最小工作示例，其中，当使用我的自定义对象 Head_1() 时，会引发错误，但在使用 Head_2(tf.keras.layers.Layer) 时，它工作正常。

import numpy as np
from mlworkflow import lazyproperty

class Head_1():
    def __call__(self, inputs):
        return tf.ones((20,25))[tf.newaxis] + inputs[...,0]

class Head_2(tf.keras.layers.Layer):
    def call(self, inputs):
        return tf.ones((20,25))[tf.newaxis] + inputs[...,0]

class Experiment():
    @lazyproperty
    def model(self):
        inputs = tf.keras.Input(dtype=tf.float32, shape=(20, 25, 3))
        model = tf.keras.layers.Conv2D(5, 1)
        head = Head_1()
        logits = model(inputs)
        outputs = head(logits)
        return tf.keras.Model(inputs, outputs)

    @tf.function
    def run(self, data):
        return self.model(data, training=True)

exp = Experiment()
exp.run(np.ones((1, 20, 25, 3), dtype=np.float32))

谁能解释为什么Head_1 将«_"Graph" tensor_» 传递给«_op outside the function building code_» 而Head_2 没有？

我不能使用Head_2，因为我需要我的自定义对象来控制__call__ 方法中发生的事情。

【问题讨论】：

标签： python tensorflow keras tensorflow2.0

【解决方案1】：

解决方案是在调用run 之前创建模型。具体

exp = Experiment()
_ = exp.model    # creates model before first call of the tf.function
exp.run(np.ones((1, 20, 25, 3), dtype=np.float32))

【讨论】：