Các máy ảnh không hỗ trợ TensorFlow 2.0. Chúng tôi khuyên bạn nên sử dụng `tf.keras` hoặc cách khác là hạ cấp xuống TensorFlow 1.14


9

Tôi đang gặp lỗi liên quan đến (Máy ảnh không hỗ trợ TensorFlow 2.0. Chúng tôi khuyên bạn nên sử dụng tf.keras, hoặc cách khác, hạ cấp xuống TensorFlow 1.14.) Bất kỳ đề xuất nào.

cảm ơn

import keras
#For building the Neural Network layer by layer
from keras.models import Sequential
#To randomly initialize the weights to small numbers close to 0(But not 0)
from keras.layers import Dense

classifier=tf.keras.Sequential()

classifier.add(Dense(output_dim = 6, init = 'uniform', activation = 'relu', input_dim = 11))




RuntimeError: It looks like you are trying to use a version of multi-backend Keras that does not support TensorFlow 2.0. We recommend using `tf.keras`, or alternatively, downgrading to TensorFlow 1.14.

Câu trả lời:


11

Bạn chỉ nên thay đổi nhập khẩu ở trên cùng:

from tensorflow.python.keras.layers import Dense
from tensorflow.python.keras import Sequential

classifier = Sequential()
classifier.add(Dense(6, init = 'uniform', activation = 'relu', input_dim = 11))

Tôi đã chỉ ra điều này. Tôi đã làm chính xác những gì bạn liệt kê lên. nhưng tôi đã gặp phải lỗi sau LoạiError: __init __ () thiếu 1 đối số vị trí bắt buộc: 'đơn vị' Cảm ơn
Trưởng khoa

Đây là một lỗi trong cấu trúc lớp Mật độ, khác với lỗi nhập bạn đã có từ trước đến nay (vì vậy mã bạn đã cung cấp ở trên). Nói tóm lại, tất cả các lớp đều có tham số đơn vị bắt buộc xác định số lượng tế bào thần kinh. Bạn có thể xem thêm chi tiết trong tài liệu
nickthefreak

bạn có nghĩa là đơn vị = 6 là phân loại lớp đầu vào.add (Mật độ (đơn vị = 6, init = 'thống nhất', kích hoạt = 'relu', input_dim = 11))
Dean

Giống hơn classifier.add(Dense(6, init = 'uniform', activation = 'relu', input_shape = (11,))). Hình dạng đầu vào cần phải là một tuple theo tài liệu. Đây là một loại vấn đề riêng biệt, vì vậy bạn có thể phải mở một câu hỏi mới hoặc kiểm tra các ví dụ hiện có về việc triển khai MLP bằng cách sử dụng máy ảnh.
nickthefreak

1
Câu trả lời này làm việc cho tôi.
VansFannel

3

TensorFlow 2.0+ chỉ tương thích với Keras 2.3.0+, vì vậy nếu bạn muốn sử dụng Keras 2.2.5-, bạn sẽ cần TensorFlow 1.15.0-. Ngoài ra, có, bạn có thể làm from tensorflow.keras import ..., nhưng điều đó sẽ không sử dụng kerasgói của bạn và bạn cũng có thể gỡ cài đặt nó.


1
Có một sự khác biệt lớn giữa "có thể" và thực sự được hỗ trợ, chỉ có Keras 2.3.x hỗ trợ TensorFlow 2.0, vì vậy không nên sử dụng 2.2.5 với nó.
Matias Valdenegro

@MatiasValdlahoma Điều tốt là có một nửa thứ hai cho câu đó
OverLordGoldDragon

Có, đó là lý do tại sao tôi khuyên bạn không nên đề cập đến các phiên bản TF được hỗ trợ một phần.
Matias Valdenegro

@MatiasValdlahoma Nếu có bất cứ điều gì, nó rõ ràng không khuyến khích sử dụng K2.2.5 + TF2 - người khác có thể chạy nó với lỗi và nghĩ rằng nó ổn. Nhưng không sao, đoán tôi có thể làm cho nó rõ ràng hơn - câu trả lời được cập nhật
OverLordGoldDragon

1
Không, bây giờ tôi đã tìm thấy bằng chứng cho thấy Keras 2.2.5 không thực sự hỗ trợ TF 2.0, chỉ cần nhìn vào cam kết này , vì vậy chỉ cần nói "có thể" là thực sự sai.
Matias Valdenegro

2

Nếu bạn muốn sử dụng, tensorflow 2.0+bạn phải keras 2.3+
thử nâng cấp máy ảnh của mình, nó hoạt động với tôi:

pip install -U keras

hoặc bạn có thể chỉ định phiên bản máy ảnh thành 2.3


1

Tôi gặp vấn đề tương tự. Hạ cấp TensorFlow của tôi xuống phiên bản 1.14 bằng cách sử dụng như sau:

!pip install tensorflow==1.14.0

Đã sửa lỗi.


0

dòng mã này trên ô đầu tiên làm việc cho tôi

% tenorflow_version 1.x


0

Tôi đã khắc phục sự cố bằng cách chạy

pip install --ignore-installed --upgrade keras
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.