解决TensorFlow调用Keras库函数存在的问题

tensorflow在1.4版本引入了keras，封装成库。现想将keras版本的GRU代码移植到TensorFlow中，看到TensorFlow中有Keras库，大喜，故将神经网络定义部分使用Keras的Function API方式进行定义，训练部分则使用TensorFlow来进行编写。一顿操作之后，运行，没有报错，不由得一喜。但是输出结果，发现，和预期的不一样。难道是欠拟合？故采用正弦波预测余弦来验证算法模型。

部分调用keras库代码如上图所示，用正弦波预测余弦波，出现如下现象：

def interface(_input):  tmp = tf.keras.layers.Dense(10)(_input)  vad_gru = tf.keras.layers.GRU(24, return_sequences=True)(tmp)  denoise_output = tf.keras.layers.Dense(1)(vad_gru)  return denoise_output

波形是断断续续的。而且最后不收敛。

运行N久。。。之后

基本断定是程序本身的问题，于是通过排查，发现应该是GRU的initial_state没有进行更新导致的。导致波形是断断续续的，没有学习到前一次网络的输出。于是，决定不使用Keras库实现一遍：

部分代码如下：

def interface(_input):  tmp = tf.keras.layers.Dense(10)(_input)  gru_cell = tf.nn.rnn_cell.GRUCell(vad_cell_size)  with tf.name_scope('initial_state'):    cell_init_state = gru_cell.zero_state(batch_size, dtype=tf.float32)  cell_outputs, cell_final_state = tf.nn.dynamic_rnn(    gru_cell, tmp, initial_state=cell_init_state, time_major=False)  denoise_output = tf.keras.layers.Dense(1)(cell_outputs)  return denoise_output, cell_init_state, cell_final_state

波形图如下（这才是GRU的正确打开方式啊～）：

再回头看之前写的调用keras，既然知道了是initial_state没有更新，那么如何进行更新呢？

网上查找了大量的资料，说要加上

update_ops = []for old_value, new_value in layers.updates:  update_ops.append(tf.assign(old_value, new_value))

但是加上去没有效果，是我加错了还是其他的，大家欢迎指出来

以下是我做的一些尝试，就不一一详细说明了，大家看一下，具体不再展开，有问题大家交流一下，有解决方法的，能够分享出来，感激不尽～

def interface(_input):  # input_layer = tf.keras.layers.Input([None, 1])  # input_layer = tf.keras.layers.Input(batch_shape=(50, 20, 1))  tmp = tf.keras.layers.Dense(10)(_input)  # tmp = tf.keras.layers.Dense(24)(tmp)   # with tf.variable_scope('vad_gru', reuse=tf.AUTO_REUSE):  # vad_gru, final_state = tf.keras.layers.GRU(24, return_sequences=True, return_state=True, stateful=True)(tmp)  # print(vad_gru)  # _initial_state = vad_gru.zero_state(50, tf.float32)  # tf.get_variable_scope().reuse_variables()   # vad_gru = tf.contrib.   # tmp = tf.reshape(tmp, [-1, TIME_STEPS, vad_cell_size])  gru_cell = tf.nn.rnn_cell.GRUCell(vad_cell_size)  # gru_cell = tf.keras.layers.GRUCell(self.vad_cell_size)  with tf.name_scope('initial_state'):    cell_init_state = gru_cell.zero_state(batch_size, dtype=tf.float32)  cell_outputs, cell_final_state = tf.nn.dynamic_rnn(    gru_cell, tmp, initial_state=cell_init_state, time_major=False)  # print(cell_outputs.get_shape().as_list())   # cell_outputs = tf.reshape(cell_outputs, [-1, vad_cell_size])   denoise_output = tf.keras.layers.Dense(1)(cell_outputs)  print(denoise_output.get_shape().as_list())   # model = tf.keras.models.Model(input_layer, denoise_output)  # update_ops = []  # for old_value, new_value in model.layers[1].updates:  #   update_ops.append(tf.assign(old_value, new_value))   return denoise_output, cell_init_state, cell_final_state

补充知识：TensorFlow和Keras常用方法（避坑）

TensorFlow

在TensorFlow中，除法运算：

1.tensor除法会使结果的精度高一级，可能会导致后面计算类型不匹配，如float32 / float32 = float64。

2.除法需要分子分母同类型，否则报错。

产生类似错误提示如下：

-1.TypeError: x and y must have the same dtype, got tf.float32 != tf.int32

-2.TypeError: Input ‘y' of ‘Mul' Op has type float32 that does not match type float64 of argument ‘x'.

-3.ValueError: Tensor conversion requested dtype float64 for Tensor with dtype float32: ‘Tensor(“Sum:0”, shape=(), dtype=float32)'

-4.ValueError: Incompatible type conversion requested to type ‘int32' for variable of type ‘float32_ref'

解决办法：

tf.cast(a, tf.float32) # 转换成同类型即可

tf.boolean_mask

K.gather

K.argmax

K.max