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인공지능을 활용한 이상거래 검출 기법

VAE 모델 loss 계산하는 부분 오류

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VAE 실습파트 질문있습니다.

 

VAE 모델 loss 계산하는 부분에서

 

ValueError: A KerasTensor cannot be used as input to a TensorFlow function. A KerasTensor is a symbolic placeholder for a shape and dtype, used when constructing Keras Functional models or Keras Functions. You can only use it as input to a Keras layer or a Keras operation (from the namespaces keras.layers and keras.operations). You are likely doing something like: ``` x = Input(...) ... tf_fn(x) # Invalid. ``` What you should do instead is wrap tf_fn in a layer: ``` class MyLayer(Layer): def call(self, x): return tf_fn(x) x = MyLayer()(x) ```

 

 

해결이 안되고 있습니다. 버전이 달라져서 오류가 생긴듯한데, 버전이나 해결방법 부탁드립니다.

답변 2

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YoungJea Oh
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지금 질문이 255_fraud_detection_with_variational_autoencoder_keras.ipynb 에서 발생한 에러인가요? 요즘 구글의 문제는 과거와 달리 기존의 코드와의 호환성을 고려하지 않고 버전 업그레이드를 하고 있다는 것인데 여기 저기서 유사한 문제가 발견되고 있습니다. 문제 해결 방법은,

!pip install tensorflow==2.15.0

로 tensorflow 버전을 다운그레이드 해주면 간단히 해결됩니다.

제가 지난 달 쯤 github 에 올려 놓은 교재 program source 에 반영해 놓았고 방금도 Colab 에서 잘 실행 되는 것을 다시 확인 하였습니다. VAE 까지 오신 것을 보니 진도를 거의 나가신 것 같네요 ^^

문제 해결 안되거나 다른 문제 발생하면 알려주세요. 감사합니다.

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

김태연님께서 질문하신 VAE(Variational Autoencoder) 모델의 loss 계산 부분에서 발생하는 오류에 대한 해결방법을 안내해드리겠습니다. 이 오류는 주로 Keras의 버전 차이로 인해 발생할 수 있는 문제입니다. KerasTensor는 Keras의 함수형 API에서 사용되는 상징적 플레이스홀더로, 이를 TensorFlow 함수에 직접 사용할 수 없습니다. 이를 해결하기 위해서는 Keras 레이어나 Keras 연산을 통해 처리해야 합니다.

해결 방법:

  1. Keras 레이어 사용: tf.function을 직접 사용하지 말고, 이를 Keras 레이어로 감싸서 사용해 보세요. 예를 들면:
    ”`python
    class CustomLayer(tf.keras.layers.Layer):
    def call(self, x):
    return tf_fn(x)

x = CustomLayer()(x)


2. **버전 호환성 확인**: 문제의 원인이 라이브러리의 버전 호환성일 수 있습니다. `TensorFlow`와 `Keras`의 호환되는 버전을 확인한 후 일치하도록 설치하세요. 아래는 특정 버전을 설치하는 명령어 예시입니다:
   ```bash
   !pip install tensorflow==x.x.x keras==y.y.y

여기서 x.x.xy.y.y는 호환되는 버전 번호입니다.

관련 참고 게시물:

이와 유사한 문제가 논의된 Inflearn의 질문답변 게시글이 있습니다. 아래 링크에서 더 자세한 해결 방법을 확인하실 수 있습니다:

  • VAE 실습 과정 질문과 응답: 이 게시물에서는 유사한 Keras와 TensorFlow 간의 호환성 문제 및 그 해결 방법에 대해 다루고 있습니다.

질문자님의 상황에 따라 문제의 세부사항이 다를 수 있으므로, 위 방법으로 해결되지 않을 경우 추가적인 코드를 공유해 주시면 더 구체적으로 도움을 드릴 수 있습니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

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