使用 TensorFlow 作为后端的 keras 出错
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【中文标题】使用 TensorFlow 作为后端的 keras 出错【英文标题】:Error with keras using TensorFlow as backend 【发布时间】:2020-05-07 11:21:44 【问题描述】:我的项目刚开始,我刚刚导入了我需要的包:
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
显然 TensorFlow 和 keras 都已安装。无论如何,如果我运行代码,我会收到此错误:
Using TensorFlow backend.
ERROR:root:Internal Python error in the inspect module.
Below is the traceback from this internal error.
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.
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Traceback (most recent call last):
File "c:\users\franc\appdata\local\programs\python\python37\lib\site-
File "c:\users\franc\appdata\local\programs\python\python37\lib\site-packages\keras\backend\tensorflow_backend.py", line 6, in <module>
from tensorflow.python.eager import context
ImportError: cannot import name 'context' from 'tensorflow.python.eager' (C:\Users\franc\AppData\Roaming\Python\Python37\site-packages\tensorflow_core\python\eager\__init__.py)
During handling of the above exception, another exception occurred:
Traceback (most recent call last):
File "c:\users\franc\appdata\local\programs\python\python37\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 2040, in showtraceback
stb = value._render_traceback_()
AttributeError: 'ImportError' object has no attribute '_render_traceback_'
During handling of the above exception, another exception occurred:
Traceback (most recent call last):
File "c:\users\franc\appdata\local\programs\python\python37\lib\site-packages\IPython\core\ultratb.py", line 1101, in get_records
return _fixed_getinnerframes(etb, number_of_lines_of_context, tb_offset)
.
.
.
File "c:\users\franc\appdata\local\programs\python\python37\lib\site-packages\tensorflow_core\__init__.py", line 42, in <module>
from . _api.v2 import audio
ImportError: cannot import name 'audio' from 'tensorflow_core._api.v2' (C:\Users\franc\AppData\Roaming\Python\Python37\site-packages\tensorflow_core\_api\v2\__init__.py)
我真的不知道如何解决这个问题,我已经检查了许多网站以遵循两个软件包的正确安装但没有结果。我做了正确的安装,但我仍然有这个错误。
【问题讨论】:
你有这些things好吗? 是的,我都安装了 面临类似问题 -ImportError: cannot import name 'context' from 'tensorflow.python.eager'
。你找到解决办法了吗?
你克服了这个问题吗?我有同样的问题
【参考方案1】:
你可能想试试 tensorflow 自带的 keras。这个 keras 只使用 tensorflow 作为后端,这正是你所需要的:
import tensorflow as tf
from tf.keras import Sequential
from tf.keras.layers import Dense
参考:https://www.tensorflow.org/guide/keras/overview
【讨论】:
ERROR:root:internal Python error in 检查模块。以下是此内部错误的回溯。以上是关于使用 TensorFlow 作为后端的 keras 出错的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
具有Tensorflow后端的Keras的K.function方法是否适用于网络层?
具有Tensorflow后端的Keras - 运行在CPU上预测但适合GPU
Ubuntu 安装 tensorflow-gpu + keras