K.learning_phase()获取值，而不是张量本身。我需要学习阶段张量以K.function获取图层梯度，输出等。w /可以正常工作import keras.backend as K，但对于则失败import tensorflow.keras.backend as K。相关的Git /部分解决方法
我如何获取张量本身？
可重现的示例：
import tensorflow.keras.backend as K
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense
from tensorflow.keras.models import Model
import numpy as np
ipt = Input((16,))
out = Dense(16)(ipt)
model = Model(ipt, out)
model.compile('adam', 'mse')
x = np.random.randn(32, 16)
model.train_on_batch(x, x)
grads = model.optimizer.get_gradients(model.total_loss, model.layers[-1].output)
grads_fn = K.function(inputs=[model.inputs[0], model._feed_targets[0], K.learning_phase()],
outputs=grads)
完整的错误跟踪：
File "<ipython-input-2-7f74922d7492>", line 3, in <module>
outputs=grads)
File "D:\Anaconda\envs\tf2_env\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\backend.py", line 3773, in function
return EagerExecutionFunction(inputs, outputs, updates=updates, name=name)
File "D:\Anaconda\envs\tf2_env\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\backend.py", line 3670, in __init__
base_graph=source_graph)
File "D:\Anaconda\envs\tf2_env\lib\site-packages\tensorflow_core\python\eager\lift_to_graph.py", line 249, in lift_to_graph
visited_ops = set([x.op for x in sources])
File "D:\Anaconda\envs\tf2_env\lib\site-packages\tensorflow_core\python\eager\lift_to_graph.py", line 249, in <listcomp>
visited_ops = set([x.op for x in sources])
AttributeError: 'int' object has no attribute 'op'
作为一种（不太好的）解决方法，您可以使用symbolic_learning_phase()from tensorflow.python.keras.backend：
from tensorflow.python.keras import backend
# ...
grads_fn = K.function(inputs=[model.inputs[0],
model._feed_targets[0],
backend.symbolic_learning_phase()],
outputs=grads)
g_learning = grads_fn([x, x, True])
g_not_learning = grads_fn([x, x, False])
我不确定为什么没有将此功能learning_phase()导出到中tensorflow.keras.backend。也许有充分的理由不这样做。
此外，请注意，仅当您的模型包含一些在训练和推理模式下表现不同（例如，辍学）的图层/操作时，才在此处使用学习阶段才有意义。否则，函数的输出将相同。
Update：backend.symbolic_learning_phase()用于tensorflow.keras代码中（示例），建议不要过多地公开使用它。它用作K.learning_phase()Eager执行中的直接替代品，将在中使用K.function()。
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