Mxnet版本1.0.0胶子KeyError：'shape'

作者: 十二*
发布时间: 2025-02-07 08:04:01 (24天前)
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谦成 | 2019-08-31 10-32

<div class =“post-text”itemprop =“text”> <P> 您对MXNet 1.0.0上的此回归是正确的。从那时起一直如此 <a href="https://github.com/apache/incubator-mxnet/pull/8956" rel="nofollow noreferrer"> 固定 </A> 并且您可以安装最新的MXNet测试版，直到下一个正式版。要安装最新的预发布（测试版）版本： <code> pip install -U --pre mxnet </code> 。 </p> </DIV>

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别烦我 | 2019-08-31 10-32

<div class =“post-text”itemprop =“text”> <P> 要检查权重，首先需要按如下方式初始化它们： <code> net.collect_params().initialize(mx.init.Xavier(), ctx=mx.cpu()) </code> </p> <P> 在您的情况下，因为您没有在Net的构造函数中指定图层的输入大小，所以此时无法确定参数的形状。所以，如果你访问 <code> net.weight.data() </code> 现在，将引发一个例外： </p> <P> <code> Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/mxnet-0.12.1-py2.7.egg/mxnet/gluon/parameter.py", line 389, in data return self._check_and_get(self._data, ctx) File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/mxnet-0.12.1-py2.7.egg/mxnet/gluon/parameter.py", line 189, in _check_and_get "nested child Blocks"%(self.name)) RuntimeError: Parameter dense0_weight has not been initialized. Note that you should initialize parameters and create Trainer with Block.collect_params() instead of Block.params because the later does not include Parameters of nested child Blocks </code> </p> <P> 您可以按如下方式初始化权重： <code> net.collect_params().initialize(mxnet.init.Xavier(), ctx=mxnet.cpu()) print (net.weight.data()) </code> </p> </DIV>

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