केरस, मॉडल का उपयोग करते समय असंगत व्यवहार। स्पेक्ट्रल जीसीएन के साथ इंटरमीडिएट लेयर आउटपुट तक पहुंचने के लिए भविष्यवाणी करें

मैं ग्राफ कनवल्शनल नेटवर्क्स (जीसीएन) और मॉडल की इंटरमीडिएट परतों के आउटपुट तक पहुंचने की कोशिश कर रहा हूं। भविष्यवाणी इनपुट वैल्यू के लिए अमान्य आर्ग्यूमेंट त्रुटि फेंक रही है जहां मॉडल.फिट उसी इनपुट के साथ ठीक काम कर रहा है।

यह मेरा कोड है और यह spektral लाइब्रेरी द्वारा प्रदान किए गए OGB से 'CORA' उद्धरण डेटासेट का उपयोग कर रहा है जो ग्राफ़ के लिए एल्गोरिदम और उदाहरण प्रदान करता है कनवल्शनल नेटवर्क। मेरा कोड उसी लाइब्रेरी के एक उदाहरण पर आधारित है, यहां

from spektral.datasets import citation
from spektral.layers import GraphConv
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Input, Dropout, Dense
import numpy as np

A, X, y, train_mask, val_mask, test_mask = citation.load_data('cora')

At = A.transpose()

N = A.shape[0]
F = X.shape[-1]
n_classes = y.shape[-1]

X_in = Input(shape=(F, ))
A_in = Input((N, ), sparse=True)
X_1 = GraphConv(16, 'relu', name="layer1")([X_in, A_in])
X_1 = Dropout(0.5, name="layer2")(X_1)
X_2 = GraphConv(n_classes, 'softmax', name="output")([X_1, A_in])
model = Model(inputs=[X_in, A_in], outputs=X_2)

A = GraphConv.preprocess(A).astype('f4')
At = GraphConv.preprocess(At).astype('f4')

model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              weighted_metrics=['acc'])
model.summary()

# Prepare data
X = X.toarray()
A = A.astype('f4')
At = At.astype('f4')
validation_data = ([X, A], y, val_mask)

# Train model
model.fit([X, A], 
          y,
          sample_weight=train_mask,
          validation_data=validation_data,
          epochs=1,
          batch_size=N,
          shuffle=False
)

# Access intemediate layers of model
layer_name = 'layer2'
intermediate_layer_model = Model(inputs=model.input,
                                 outputs=model.get_layer(layer_name).output)

model_input = [X,A]
intermediate_output = intermediate_layer_model.predict(model_input)
print("\n\nIntermediate_output=",intermediate_output,"\n\n")

यहाँ त्रुटि संदेश है:

Traceback (most recent call last):
  File "PLGcn_example4_stackflow_debug.py", line 53, in <module>
    intermediate_output = intermediate_layer_model.predict(model_input)
  File "/home/mansoor4/.local/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/keras/engine/training.py", line 130, in _method_wrapper
    return method(self, *args, **kwargs)
  File "/home/mansoor4/.local/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/keras/engine/training.py", line 1599, in predict
    tmp_batch_outputs = predict_function(iterator)
  File "/home/mansoor4/.local/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/eager/def_function.py", line 780, in __call__
    result = self._call(*args, **kwds)
  File "/home/mansoor4/.local/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/eager/def_function.py", line 846, in _call
    return self._concrete_stateful_fn._filtered_call(canon_args, canon_kwds)  # pylint: disable=protected-access
  File "/home/mansoor4/.local/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/eager/function.py", line 1848, in _filtered_call
    cancellation_manager=cancellation_manager)
  File "/home/mansoor4/.local/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/eager/function.py", line 1924, in _call_flat
    ctx, args, cancellation_manager=cancellation_manager))
  File "/home/mansoor4/.local/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/eager/function.py", line 550, in call
    ctx=ctx)
  File "/home/mansoor4/.local/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/eager/execute.py", line 60, in quick_execute
    inputs, attrs, num_outputs)
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError:  Cannot multiply A and B because inner dimension does not match: 2708 vs. 32.  Did you forget a transpose?  Dimensions of A: [32, 2708).  Dimensions of B: [32,16]
         [[node functional_3/layer1/SparseTensorDenseMatMul/SparseTensorDenseMatMul (defined at /home/mansoor4/.local/lib/python3.7/site-packages/spektral/layers/ops/matmul.py:33) ]] [Op:__inference_predict_function_22928]

Errors may have originated from an input operation.
Input Source operations connected to node functional_3/layer1/SparseTensorDenseMatMul/SparseTensorDenseMatMul:
 stack (defined at PLGcn_example4_stackflow_debug.py:53)
 functional_3/layer1/MatMul (defined at /home/mansoor4/.local/lib/python3.7/site-packages/spektral/layers/ops/matmul.py:45)

Function call stack:
predict_function

त्रुटि संदेश गुणन के लिए आंतरिक आयामों के बेमेल होने से संबंधित है। मैंने समस्या को ठीक करने के लिए model_input = [X, At] जैसे इनपुट के लिए ट्रांसपोंस का उपयोग करने का प्रयास किया लेकिन फिर भी उसी त्रुटि का सामना करना पड़ा।

मैं केरस और स्पेक्ट्रल के लिए नया हूँ। मैंने स्टैकफ्लो पर संबंधित पोस्ट की खोज की है और कई संभावनाओं की कोशिश की है लेकिन नेटवर्क से मध्यवर्ती मूल्यों का आउटपुट नहीं मिल सका।