连接到初始化程序的LSTM值错误

我正在使用Keras构建LSTM模型 .

def LSTM_model_1(X_train,Y_train,Dropout,hidden_units):
   model = Sequential()
   model.add(Masking(mask_value=666, input_shape=(X_train.shape[1],X_train.shape[2])))
   model.add(LSTM(hidden_units, activation='tanh', return_sequences=True, dropout=Dropout))   
   model.add(LSTM(hidden_units, return_sequences=True))
   model.add(LSTM(hidden_units, return_sequences=True))
   model.add(Dense(Y_train.shape[-1], activation='softmax'))

   model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam',metrics['categorical_accuracy'])

   return model

输入数据的形状为X_train.shape =（77,100,34）; Y_Train.shape =（77,100,7）

Y数据是单热编码的 . 两个输入张量都为最后一个列表条目填充零 . Y_train中的填充值为0.因此填充结束时没有状态值为1 . dropout = 0和hidden_units = 2似乎与以下错误无关 .

不幸的是，我得到以下错误，我认为这与Y的形状有关 . 但是我不能把手指放在它上面 . 初始化/添加第一个LSTM层时会发生错误 .

ValueError：变量lstm_58 / kernel /的初始化器来自控制流构造内部，例如循环或条件 . 在循环或条件内创建变量时，使用lambda作为初始化程序 .

如果我遵循错误，我注意到它归结为：

dtype：如果设置，则initial_value将转换为给定类型 . 如果为None，则保留数据类型（如果initial_value是Tensor），或者convert_to_tensor将决定 .

“转换为张量”会创建一个对象，然后会导致错误 . 显然，LSTM会尝试将输入转换为张量......但如果我查看输入，它已经是张量 .

你们有没有想知道出了什么问题或者如何使用lambda作为初始化器？谢谢

编辑：堆栈跟踪

文件“C：\ Users \ 310122653 \ Documents \ GitHub \ DNN \ build_model.py”，第44行，LSTM_model_1 model.add（LSTM（hidden_units，activation ='tanh'，return_sequences = True，dropout = Dropout））文件“C：\ ProgramData \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ keras \ models.py”，第492行，添加output_tensor = layer（self.outputs [0]）文件“C：\ ProgramData \ Anaconda3 \ lib \ site- packages \ keras \ layers \ recurrent.py“，第499行，在调用返回超级（RNN，self）.call（输入，** kwargs）文件”C：\ ProgramData \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ keras \ engine \ topology.py“，第592行，在调用self.build（input_shapes [0]）文件”C：\ ProgramData \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ keras \ layers \ recurrent.py“，第461行，在build self中.cell.build（step_input_shape）文件“C：\ ProgramData \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ keras \ layers \ recurrent.py”，第1838行，构建约束= self.kernel_constraint）文件“C：\ ProgramData \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ keras \ legacy \ interfaces.py“，第91行，在包装器中返回func（* args，** kwargs）文件”C：\ ProgramData \ Anaconda3 \ lib \ site-packa ges \ keras \ engine \ topology.py“，第416行，在add_weight约束=约束中）文件”C：\ ProgramData \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ keras \ backend \ tensorflow_backend.py“，第395行，变量v = tf.Variable（value，dtype = tf.as_dtype（dtype），name = name）文件“C：\ ProgramData \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ ops \ variables.py”，第235行， init constraint = constraint）_init_from_args“initializer”中的文件“C：\ ProgramData \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ ops \ variables.py”，第356行 . ％ 名称）