TensorFlow 2.0をサポートしないKeras。「tf.keras」を使用するか、TensorFlow 1.14にダウングレードすることをお勧めします


9

(TensorFlow 2.0をサポートしていないKeras。TensorFlow1.14を使用tf.kerasするか、またはTensorFlow 1.14にダウングレードすることをお勧めします)に関するエラーがあります。

ありがとう

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.

回答:


11

上部でインポートを変更する必要があるだけです:

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))

私はこれを指摘しなければなりません。私はあなたがリストアップしたことを正確に行いました。しかし、次のエラーTypeErrorが発生しました:__init __()に必要な位置引数が1つありません: 'units'ありがとう
Dean

これは、これまでに発生したインポートエラーとは異なる(つまり、上記で提供したコード)高密度レイヤー構造のエラーです。つまり、すべての層には、ニューロンの数を定義する必須の単位パラメーターがあります。詳細はドキュメント
nickthefreak

入力レイヤーの分類子としてunits = 6を意味しますか?add(Dense(units = 6、init = 'uniform'、activation = 'relu'、input_dim = 11))
Dean

もっと好きclassifier.add(Dense(6, init = 'uniform', activation = 'relu', input_shape = (11,)))です。ドキュメントの入力シェイプはタプルである必要があります。これは別の問題なので、新しい質問を開いたり、kerasを使用したMLP実装の既存の例を確認したりする必要があるかもしれません。
nickthefreak

1
この答えは私にはうまくいきます。
VansFannel

3

TensorFlow 2.0+はKeras 2.3.0+とのみ互換性があるため、Keras 2.2.5-を使用する場合は、TensorFlow 1.15.0-が必要です。または、はい、実行できますがfrom tensorflow.keras import ...kerasパッケージはまったく使用されず、アンインストールすることもできます。


1
「can」と実際にサポートされるものには大きな違いがあります。TensorFlow2.0をサポートするのはKeras 2.3.xだけなので、2.2.5を一緒に使用することはお勧めしません。
Matias Valdenegro

@MatiasValdenegro良いことに、この文の後半があります
OverLordGoldDragon

はい、そのため、部分的にサポートされているTFバージョンについて言及しないことをお勧めします。
Matias Valdenegro

@MatiasValdenegroどちらかといえば、K2.2.5 + TF2を使用することを明示的に推奨ません -そうでない場合、ユーザーはエラーなしで実行し、問題ないと考えます。しかし、申し分なく、私はそれをより明確にすることができると思います-回答が更新されました
OverLordGoldDragon '28

1
いいえ、今、Keras 2.2.5が実際にTF 2.0をサポートしていないという証拠を見つけました。このコミットを見てください。「can」と言うだけでは実際には間違っています。
Matias Valdenegro

2

使用したい場合は 、ケラスをアップグレードしtensorflow 2.0+keras 2.3+
みてください。

pip install -U keras

または、kerasバージョンを2.3に指定できます


1

同じ問題が発生しました。以下を使用してTensorFlowをバージョン1.14にダウングレードしました:

!pip install tensorflow==1.14.0

エラーを修正しました。


0

最初のセルのこのコード行は私のために働きました

%tensorflow_version 1.x


0

実行して問題を解決しました

pip install --ignore-installed --upgrade keras
弊社のサイトを使用することにより、あなたは弊社のクッキーポリシーおよびプライバシーポリシーを読み、理解したものとみなされます。
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.