我已经成功地安装了Keras API和python的其他要求,以便在TensorFlow上使用,但当我导入它时,会出现以下错误。
Traceback (most recent call last):
File "facenet.py", line 1, in <module>
from keras import backend as K
File "build/bdist.linux-x86_64/egg/keras/__init__.py", line 3, in <module>
File "build/b
我正在使用keras安装anaconda环境,并使用theano后端。但我不能让西亚诺去工作。这是我所做的事,也是事后指出的错误。
步骤1:下载最新版本的anaconda,然后通过bash 3-5.0.1- linux -x86_64.sh在Linux中安装
步骤2:conda安装-c conda-forge,它安装keras 2.0.9
这也安装了theano 1.0.1,如下所示:
The following NEW packages will be INSTALLED:
keras: 2.0.9-py36_0 conda-forge
lib
我在Windows上编写了Python深入学习代码的原型,但我无法让它在Linux上工作。我发现问题来自于load_model。下面是在Windows和Linux上不同行为的Python代码。
这两个Keras安装都是从Keras的github源代码存储库中安装的,因为标准Keras包无法识别模型格式,因此最近在Github源代码中对字符格式进行了修补。
你知道发生了什么事吗?
守则:
from keras.models import load_model, Model
import sys
import keras
import tensorflow as tf
import os
impo
我很难在Linux Centos 7上安装Rstudio版本2021.09.2 Build 382 (R版本3.6.0 (2019-04-26))上的keras。
ERROR: compilation failed for package ‘RcppTOML’
* removing ‘/usr/lib64/R/library/RcppTOML’
ERROR: dependency ‘RcppTOML’ is not available for package ‘reticulate’
* removing ‘/usr/lib64/R/library/reticulate’
ERROR: dep
我现在正在一个定制的训练循环中训练一个模型。因此,我需要访问model.trainable_variables。但是,我的模型有keras.engine.sequential.Sequential object at 0x7fa284a24d30类型,而不是tensorflow.python.keras.engine.sequential.Sequential类型(参见)。
因此,当我试图获取可训练变量时,就会得到错误:
AttributeError: 'function' object has no attribute 'trainable_variables'
我正在尝试使用TensorFlow2.0在google colab上实现YOLO3对象检测:https://github.com/theAIGuysCode/Object-Detection-API 对于这一特定的行: !python3 /content/Object-Detection-API/load_weights.py 我正面临着这个错误: ModuleNotFoundError: No module named 'keras_preprocessing' 我尝试使用以下命令安装'keras_preprocessing‘: !conda install ker
当我安装用于TensorFlow的*.whl时,我收到以下消息。我的安装源码如下:
keras 2.2.2 has requirement keras-applications==1.0.4, but you'll have keras-applications 1.0.5 which is incompatible.
keras 2.2.2 has requirement keras-preprocessing==1.0.2, but you'll have keras-preprocessing 1.0.3 which is incompatible.
Installing
我使用以下命令安装了Keras:
sudo pip install keras
它安装正确,工作正常,直到我尝试导入应用程序模块:
from keras.applications.vgg16 import VGG16
Using Theano backend.
Couldn't import dot_parser, loading of dot files will not be possible.
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
I
我正在做一个关于强化学习的项目,并且在这方面是全新的。我将keras-rl安装为pip install keras-rl,但正如许多人提到的那样,它导致了一个错误:
TypeError: Keras symbolic inputs/outputs do not implement `__len__`. You may be trying to pass Keras symbolic inputs/outputs to a TF API that does not register dispatching, preventing Keras from automatically convert
我用的是conda 4.4.9。我已经安装了TensorFlow,我也想安装Keras。
然后我尝试激活我的虚拟环境并安装Keras,如下所示:
activate tensorflow_env_001
pip install --ignore-installed --upgrade keras
然后,我得到以下错误消息:
tensorflow 1.9.0 has requirement setuptools<=39.1.0, but you'll have setuptools 39.2.0 which is incompatible
这意味着我的setuptools太新了。实际
我通过pip install keras在anaconda中安装了keras。我安装了tensorflow并可以导入it.But iam无法导入keras.It显示。
File "<ipython-input-2-88d96843a926>", line 1, in <module>
import keras
ImportError: No module named 'keras'
我注意到,当我使用conda创建一个新环境时,我可以在该环境中导入没有安装的python模块。
使用keras的示例:尽管模块不在该环境中:
(py2) user@user-Precision-7920-Tower:~$ conda list keras
# packages in environment at /home/user/anaconda3/envs/py2:
#
# Name Version Build Channel
我仍然可以导入它,显然是从系统(用户)安装,在conda之外!
(py2) user@
我正在尝试使用以下Keras包在Python中处理神经网络:
from keras.utils import np_utils
from keras.layers.core import Dense, Activation, Dropout
from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation, Flatten
from keras.layers.convolutional import Convolution2D, MaxPooling2D
from keras
我正在创建一个叶识别分类器使用CNN,Keras和Tensorflow后端的Windows。我已经安装了Anaconda,Tensorflow,numpy,scipy和keras。
我使用pip3安装了keras:
C:\> pip3 list | grep -i keras
Keras 2.2.4
Keras-Applications 1.0.6
Keras-Preprocessing 1.0.5
然而,当我运行我的项目时,我会得到以下错误
ModuleNotFoundError: No module named 'keras'
为什么找不
我以某种方式安装了两次keras (2.2.4和2.3.1)和conda (至少我认为我安装了)。现在,我试图卸载这两个,第一个(2.2.4),我可以用conda uninstall keras卸载。但这对第二个不起作用。
(base) keras_retinanet$ conda list keras
|# packages in environment at anaconda3:
│# Name Version Build Channel
keras 2.3.1