keras的net中使用tensorflow函数, AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘_inbound

keras网络中想要实现tensor的(n, w, h, c)转化为(n, h, w, c)，keras中只有K. transpose(conv1)，无法指定对象纬度，通过源码可以发现，K. transpose调用的是tf.transpose(x),，所以再keras想实现tensor的纬度转换，需要tf.transpose封装一下，不然会出现AttributeError: 'NoneType' object has no attribute '_inbound_nodes'的错误

keras代码：
inputs = Input(input_size)
conv1 = Conv2D(32, (7, 1), activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(inputs)conv3 =tf.transpose(conv1, (0, 2, 1, 3)) ##转换纬度conv4 = Conv2D(1, 1, activation='sigmoid')(conv3)
model = Model(input=inputs, output=conv4)出现error：
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute '_inbound_nodes'

解决方法使用Lambda对tf.transpose封装：

def tf_trans(input):return tf.transpose(input, (0, 2, 1, 3))inputs = Input(input_size)
conv1 = Conv2D(32, (7, 1), activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(inputs)conv3 = Lambda(tf_trans)(conv1) ##封装tf.transposeconv4 = Conv2D(1, 1, activation='sigmoid')(conv3)
model = Model(input=inputs, output=conv4)

问题顺利解决！！！！开心记录一下 $ $

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