具有numpy数组input_fn的估计器

我正在创建一个带有numpy数组的估算器，以便使用 tf.estimator.inputs.numpy_input_fn 提供给模型 . 如下：

def input_fun(data):
    x, y = data

    x, y = np.reshape(x, (batch_size, -1, 1)), \
           np.reshape(y, (batch_size, -1, 1))

    return tf.estimator.inputs.numpy_input_fn({'x': x}, y)

def forward(x, params, mode):

    layers = [tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(n_neurons) for _ in range(n_layers)]
    cells = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell(layers)
    outputs, state = tf.nn.dynamic_rnn(cells, x)

    predictions = ...

    return predictions

def model_fn(features, labels, mode, params):
    predict = forward(features, params, mode)

    return tf.estimator.EstimatorSpec(predict , ...)

def experiment_fn(config, params):
    return learn.Experiment(
        estimator = estimator(model_fn,...),
        train_input_fn = lambda: input_fun(train_set),
        eval_input_fn = lambda: input_fun(eval_set))

它抛出以下内容：

Traceback（最近一次调用最后一次）：文件“”，第1行，在runfile中（'/ Experiment.py'，wdir ='/ TensorFlow'）文件“C：\ Users \ hp \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ spyder \ utils \ site \ sitecustomize.py“，第710行，在runfile execfile（文件名，命名空间）文件”C：\ Users \ hp \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ spyder \ utils \ site \ sitecustomize.py“，第101行，在execfile exec（compile（f.read（），filename，'exec'），namespace）文件“/Experiment.py”，第490行，在hparams = params文件“C：\ Users \ hp \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ contrib \ learn \ python \ learn \ learn_runner.py“，第218行，在运行返回_execute_schedule（实验，计划）文件”C：\ Users \ hp \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ contrib \ learn \ python \ learn \ learn_runner.py“，第46行，在_execute_schedule返回任务（）文件”C：\ Users \ hp \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ contrib \ learn \ python \ learn \ experiment.py“，第367行，在train hooks = self._train_monitors extra_hooks）文件”C：\ Users \ hp \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ contrib \ learn \ python \ l获取\ experiment.py“，第807行，在_call_train hooks = hooks中）文件”C：\ Users \ hp \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ estimator \ estimator.py“，第302行，列车损失= self._train_model（input_fn，hooks，saving_listeners）文件“C：\ Users \ hp \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ estimator \ estimator.py”，第711行，_train_model feature，labels，model_fn_lib . ModeKeys.TRAIN，self.config）文件“C：\ Users \ hp \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ estimator \ estimator.py”，第694行，在_call_model_fn中model_fn_results = self._model_fn（features = features ，** kwargs）文件“/Experiment.py”，第350行，在model_fn中predict = forward（features，params，mode）文件“/Experiment.py”，第335行，在forward dtype = tf.float32文件“C： \ Users \ hp \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ ops \ rnn.py“，第562行，在dynamic_rnn flat_input = [ops.convert_to_tensor（input_）中为input_ in flat_input]文件”C：\ Users \ hp \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ ops \ rnn.py“，第562行，在flat_i中nput = [op_convert_to_tensor（input_）for input_ in flat_input]文件“C：\ Users \ hp \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ framework \ ops.py”，第836行，在convert_to_tensor中as_ref = False ）文件“C：\ Users \ hp \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ framework \ ops.py”，第926行，在internal_convert_to_tensor中ret = conversion_func（value，dtype = dtype，name = name，as_ref = as_ref）文件“C：\ Users \ hp \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ framework \ constant_op.py”，第229行，在_constant_tensor_conversion_function中返回常量（v，dtype = dtype，name = name）文件“ C：\ Users \ hp \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ framework \ constant_op.py“，第208行，常量值，dtype = dtype，shape = shape，verify_shape = verify_shape））文件”C： \ Users \ hp \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ framework \ tensor_util.py“，第472行，在make_tensor_proto”支持的类型中 . “ ％（类型（值），值））TypeError：无法将<class'function'>类型的对象转换为Tensor . 内容：<function numpy_input_fn . <locals> .input_fn at 0x000001AB2B1DBEA0> . 考虑将元素转换为支持的类型 .

有谁知道为什么？