如何解决使用 Keras 进行样式转换:无法将值 None 转换为 TensorFlow DType
我对使用 Keras 进行深度学习很陌生。尽管只使用了 R(使用 Rstudio),但已经在图像分类和样式转换方面尝试过它并取得了一些成功。最近我一直在尝试做同样的任务,但是“直接”在 python 中(我使用 Rstudio,Reticulate)。
我试图运行这段代码 ipsis verbis https://github.com/keras-team/keras-io/blob/master/examples/generative/neural_style_transfer.py,一切似乎都没问题,但最后当我运行优化器时
for i in range(1,iterations + 1):
loss,grads = compute_loss_and_grads(
combination_image,base_image,style_reference_image
)
optimizer.apply_gradients([(grads,combination_image)])
if i % 100 == 0:
print("Iteration %d: loss=%.2f" % (i,loss))
img = deprocess_image(combination_image.numpy())
fname = result_prefix + "_at_iteration_%d.png" % i
keras.preprocessing.image.save_img(fname,img)
我收到此错误消息:
TypeError: Cannot convert value None to a TensorFlow DType.
版本:
tensorflow version is 2.2.0
keras version is 2.3.0
谢谢
版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。