TypeError:在使用tf.map\u fn和keras功能模型时，无法为<Kerastenor构建TypeSpec

Question

当我试图在keras功能模型的定义中使用tf.map_fn时，我得到了错误：

TypeError: Could not build a TypeSpec for <KerasTensor: ...

例如，该简单模型将在tf nightly 2.5.0中触发该错误：

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras.layers import Input
from tensorflow.keras.models import Model

x = Input(shape=(10,))

y = tf.map_fn(lambda x : x * 2, x, fn_output_signature=tf.float32)

model = Model(inputs=x, outputs=y)

然而，将对tf.map_fn的调用替换为对其他tensorflow操作的调用效果良好

Answer 1

为什么不改用tf.keras.layers.Lambda层呢

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras.layers import Input
from tensorflow.keras.models import Model

x = Input(shape=(10,))

y = tf.keras.layers.Lambda(lambda x : x * 2)(x)

model = Model(inputs=x, outputs=y)

Answer 2

这似乎是由于tf.map_fn无法确定输入张量的类型规范（当输入为keras辛同态输入时）

现在我已经有好几次遇到tensorflow ops和Keras符号输入张量的问题。在自定义层中包装有问题的代码似乎可以解决问题

例如，将上面的代码替换为该代码将成功执行：

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras.layers import Input, Layer
from tensorflow.keras.models import Model

x = Input(shape=(10,))

class MapLayer(Layer):

    def call(self, input):
        return tf.map_fn(lambda x : x * 2, input, fn_output_signature=tf.float32)

y = MapLayer()(x)

model = Model(inputs=x, outputs=y)