Keras vs tf.Keras, model.fit выдает ошибку времени выполнения с tf.Keras

Question

Я довольно новичок в TensorFlow и keras, и я много искал, но не смог найти ответ. Я хочу тренировать нейронную сеть. В операторах импорта, когда я использую керасы, все работает. Однако, когда я изменяю их на tenorflow.keras, я получаю сообщение об ошибке. По некоторым причинам я должен обновить свои коды, чтобы использовать tf.keras вместо keras

Вот как я передаю массив numpy в качестве ввода для train:

model.fit(X2_upsampled_train, Y2_upsampled_train, batch_size=batch_size, epochs=nb_epoch,verbose=0, validation_data=(X2[test], Y2_test),callbacks=[monitor])

Вот ошибка, которую я получаю с tf.keras

RuntimeError                              Traceback (most recent call last)
<ipython-input-11-2ea1c5ab4362> in <module>()
145     monitor = EarlyStopping(monitor='val_loss', min_delta=1e-5, patience=5, verbose=1, mode='auto', restore_best_weights=True)
146 
--> 147     model.fit(X2_upsampled_train, Y2_upsampled_train, batch_size=batch_size, epochs=nb_epoch,verbose=0, validation_data=(X2[test], Y2_test),callbacks=[monitor])
149 

16 frames
/tensorflow-1.15.0/python3.6/tensorflow_core/python/ops/resource_variable_ops.py in __imul__(self, unused_other)
1227 
1228   def __imul__(self, unused_other):
-> 1229     raise RuntimeError("Variable *= value not supported. Use "
1230                        "`var.assign(var * value)` to modify the   variable or "
1231                        "`var = var * value` to get a new Tensor    object.")

RuntimeError: Variable *= value not supported. Use `var.assign(var * value)` to modify the variable or `var = var * value` to get a new Tensor object.

Кто-нибудь знает, что происходит в tf.keras vs keras? Как я могу изменить свои коды, чтобы я мог использовать tf.keras?

Answer 1

Убедитесь, что вы используете tf.keras, а не keras.

В сообщении об ошибке выглядит, как будто вы используете tenensflow-1.15.0. Используйте тензор потока 2+, и он должен работать.