张量流中添加方法的问题：AttributeError：模块'tensorflow.python.framework.ops'没有属性'_TensorLike'

Posted 2023-02-16

【中文标题】张量流中添加方法的问题：AttributeError：模块\'tensorflow.python.framework.ops\'没有属性\'_TensorLike\'

【英文标题】：Issue with add method in tensorflow : AttributeError: module 'tensorflow.python.framework.ops' has no attribute '_TensorLike'张量流中添加方法的问题：AttributeError：模块'tensorflow.python.framework.ops'没有属性'_TensorLike'

【发布时间】：2019-04-07 16:39:07

【问题描述】：

import keras as K
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from tensorflow import set_random_seed

for hidden_neuron in hidden_neurons:
  model = Sequential()

model.add(Dense(hidden_neuron, input_dim=61, activation='relu'))

-> 我在这一行遇到错误。我不确定我在这里缺少什么。

Traceback（最近一次调用最后一次）：

文件“PycharmProjects/HW2/venv/bin/hw3q4.py”，第 46 行，在 model.add(Dense(hidden_​​neuron, input_dim=61, activation='relu')) 文件 "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/keras/engine/sequential.py", 第 165 行，添加 层（x）文件“/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/keras/engine/base_layer.py”， 第 414 行，在 调用 self.assert_input_compatibility（输入）文件“/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/keras/engine/base_layer.py”， 第 279 行，在 assert_input_compatibility K.is_keras_tensor(x) 文件“/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/keras/backend/tensorflow_backend.py”， 第 472 行，在 is_keras_tensor 中 如果不是 is_tensor(x)：文件“/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/keras/backend/tensorflow_backend.py”， 第 480 行，在 is_tensor 中 返回 isinstance(x, tf_ops._TensorLike) 或 tf_ops.is_dense_tensor_like(x) AttributeError: 模块 'tensorflow.python.framework.ops' 没有属性 '_TensorLike'

【参考方案1】：

对于那些偶然发现此问题的人，重新安装 Keras 和 Tensorflow 可以解决此问题。

【讨论】：

实际上，这并不完全正确。这取决于 keras 和 tensorflow 版本的组合，因为 keras 已集成到 tf 中，为 tensorflow.keras。不过，您可以通过更新获得幸运。

【参考方案2】：

对我来说，修复是导入

from tensorflow.keras import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, Flatten, Dense

而不是

from keras import Sequential
from keras.layers import Conv2D, Flatten, Dense

keras 和 tensorflow.keras 之间似乎存在一些奇怪的兼容性问题

【讨论】：

为什么不同步 tf 和 keras 并从 keras 正确导入？

【参考方案3】：

您可以使用以下导入命令：

from tensorflow.keras.layers import ... 

而不是'旧'一个：

from keras.layers import ....

如here.所述

【讨论】：

太棒了！你让我开心！

【参考方案4】：

只需更新 TensorFlow 和 Keras 即可解决问题

【参考方案5】：

这取决于您如何导入预备文件。 如果将 tensorflow 导入为 tf 并在 tensorflow 中导入 keras，则应从 tf.keras 开始。否则，如果您直接导入 keras.models，那么您可以从 Input() 或 Conv() 开始。

【参考方案6】：

这是由于版本不兼容。 将 keras 更新到与 tensorflow 兼容的最新版本：

pip install --upgrade keras==x.x.x

【参考方案7】：

!pip uninstall tensorflow 
!pip install tensorflow==1.14

!pip uninstall keras 
!pip install keras==2.2.4

安装上面版本的keras和tensorflow已经为我解决了这个问题。