[케라스 창시자에게 배우는 딥러닝] 390pg 코드 8-27에서 질문이 있습니다.

[이보라]

안녕하세요 선생님! 공부 열심히하고 있습니다. 

다름이 아니라 책 390페이지 8-27코드 VAE 훈련하기 부분에서

마지막 부분인

vae.fit(x=x_train, y=None, shuffle=True, epochs=10, batch_size=batch_size, validation_data=(x_test, None))

fit하는 부분에 에러코드가 뜹니다. 코랩에서 실행하였고요. 

에러 내용은 아래와 같은데 혹시 제가 어떤 부분에서 실수하였는지 알 수 있을까요?ㅠㅠ

Epoch 1/10

--------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-20-af8de808fcf2> in <module> 17 epochs=10, 18 batch_size=batch_size, ---> 19 validation_data=(x_test, None))

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/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/python/framework/func_graph.py in autograph_handler(*args, **kwargs) 1145 except Exception as e: # pylint:disable=broad-except 1146 if hasattr(e, "ag_error_metadata"): -> 1147 raise e.ag_error_metadata.to_exception(e) 1148 else: 1149 raise TypeError: in user code: File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/engine/training.py", line 1021, in train_function * return step_function(self, iterator) File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/engine/training.py", line 1010, in step_function ** outputs = model.distribute_strategy.run(run_step, args=(data,)) File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/engine/training.py", line 1000, in run_step ** outputs = model.train_step(data) File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/engine/training.py", line 860, in train_step loss = self.compute_loss(x, y, y_pred, sample_weight) File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/engine/training.py", line 919, in compute_loss y, y_pred, sample_weight, regularization_losses=self.losses) File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/engine/compile_utils.py", line 240, in __call__ total_loss_metric_value, sample_weight=batch_dim) File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/utils/metrics_utils.py", line 70, in decorated update_op = update_state_fn(*args, **kwargs) File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/metrics.py", line 178, in update_state_fn return ag_update_state(*args, **kwargs) File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/metrics.py", line 471, in update_state ** update_total_op = self.total.assign_add(value_sum) File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/engine/keras_tensor.py", line 255, in __array__ f'You are passing {self}, an intermediate Keras symbolic input/output, ' TypeError: You are passing KerasTensor(type_spec=TensorSpec(shape=(), dtype=tf.float32, name=None), name='tf.math.reduce_sum_4/Sum:0', description="created by layer 'tf.math.reduce_sum_4'"), an intermediate Keras symbolic input/output, to a TF API that does not allow registering custom dispatchers, such as `tf.cond`, `tf.function`, gradient tapes, or `tf.map_fn`. Keras Functional model construction only supports TF API calls that *do* support dispatching, such as `tf.math.add` or `tf.reshape`. Other APIs cannot be called directly on symbolic Kerasinputs/outputs. You can work around this limitation by putting the operation in a custom Keras layer `call` and calling that layer on this symbolic input/output.

[Haesun Park]

안녕하세요. 박해선입니다.

에러 메시지만으로는 어떤 문제인지 제가 알기 어렵습니다.

다만 코랩을 사용하신다면 깃허브에 있는 tf2 브랜치 코드를 참고하셔야 합니다.

https://github.com/rickiepark/deep-learning-with-python-notebooks/blob/tf2/8.4-generating-images-with-vaes.ipynb

책의 코드와 master 브랜치의 코드는 tf1.x 버전에 대응됩니다. 

변이형 오토인코더 예제 같은 경우 tf2 브랜치에는

tf.compat.v1.disable_v2_behavior()을 호출해 주는 문장이 추가되었고

몇몇 import 문이 책과 달라졌습니다.

감사합니다!

2022년 8월 24일 (수) 오후 2:23, 이보라 <harmo...@gmail.com>님이 작성:

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