当我在TimeDistributed包装器中尝试使用Inception时，我在Keras面临一个非常奇怪的错误 .

这段代码很简单，应该适用于许多模型或层，但奇怪的是， inception_v3 在预测时失败了：

import numpy as np
from keras.applications import inception_v3
from keras.layers import *
from keras.models import Model

imgShape = (299,299,3)
seqShape = (2,299,299,3)
incept = inception_v3.InceptionV3(weights=None, include_top=False)

inputs = Input(seqShape)
outputs = TimeDistributed(incept)(inputs)
model = Model(inputs,outputs)

在我尝试预测某些事情之前，一切都很完美：

pred = model.predict(np.ones((1,2,299,299,3)))

错误是：

InvalidArgumentError（参见上述用于回溯）：必须喂为占位符张量 'batch_normalization_1 / keras_learning_phase' 的值与D型细胞布尔[[节点：batch_normalization_1 / keras_learning_phase = Placeholderdtype = DT_BOOL，形状=，_device =“/作业：本地主机/复制品： 0 /任务：0 /装置：CPU：0" ]]

对此有何解决方案？

使用 Keras 2.1.0 和 Tensorflow 1.4.0 .

tensorflow keras