«Последовательный» объект не имеет атрибута «_get_distribution_strategy» - PullRequest
Новая
       5

«Последовательный» объект не имеет атрибута «_get_distribution_strategy»

1 голос
/ 02 марта 2020

У меня проблема со вчерашнего дня, и я не понимаю, почему. Я прочитал много подобных тем здесь, но я не нашел никакого решения в моем случае.

Мой импорт следующий: 

import numpy as np
import librosa.display
import utils
import librosa
import os
import keras

from keras.callbacks import TensorBoard
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D, BatchNormalization
from keras.utils import to_categorical
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report

Моя модель: 

    model = keras.Sequential()

    model.add(Conv2D(32, kernel_size=(2, 2), activation='relu', input_shape=input_shape))
    model.add(BatchNormalization())

    model.add(Conv2D(48, kernel_size=(2, 2), activation='relu'))
    model.add(BatchNormalization())

    model.add(Conv2D(120, kernel_size=(2, 2), activation='relu'))
    model.add(BatchNormalization())

    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
    model.add(Dropout(0.25))

    model.add(Flatten())

    model.add(Dense(128, activation='relu'))
    model.add(BatchNormalization())
    model.add(Dropout(0.25))
    model.add(Dense(64, activation='relu'))
    model.add(BatchNormalization())
    model.add(Dropout(0.4))
    model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))
    model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy,
                  optimizer=keras.optimizers.Adadelta(),
                  metrics=['accuracy'])

    return model

И, наконец: 

keras_callback = keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='./Graph',
                                             histogram_freq=1,
                                             write_graph=True,
                                             write_images=True)

cnn_model.fit(X_train,
              y_train,
              batch_size=64,
              epochs=1,
              verbose=1,
              validation_split=0.1,
              callbacks=[keras_callback])

Моя ошибка: 

AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-31-e1e874d24f0c> in <module>
     11               verbose=1,
     12               validation_split=0.1,
---> 13               callbacks=[keras_callback])

c:\users\antoine\appdata\local\programs\python\python37\lib\site-packages\keras\engine\training.py in fit(self, x, y, batch_size, epochs, verbose, callbacks, validation_split, validation_data, shuffle, class_weight, sample_weight, initial_epoch, steps_per_epoch, validation_steps, validation_freq, max_queue_size, workers, use_multiprocessing, **kwargs)
   1237                                         steps_per_epoch=steps_per_epoch,
   1238                                         validation_steps=validation_steps,
-> 1239                                         validation_freq=validation_freq)
   1240 
   1241     def evaluate(self,

c:\users\antoine\appdata\local\programs\python\python37\lib\site-packages\keras\engine\training_arrays.py in fit_loop(model, fit_function, fit_inputs, out_labels, batch_size, epochs, verbose, callbacks, val_function, val_inputs, shuffle, initial_epoch, steps_per_epoch, validation_steps, validation_freq)
    117         callback_metrics += ['val_' + n for n in model.metrics_names]
    118 
--> 119     callbacks.set_model(callback_model)
    120     callbacks.set_params({
    121         'batch_size': batch_size,

c:\users\antoine\appdata\local\programs\python\python37\lib\site-packages\keras\callbacks\callbacks.py in set_model(self, model)
     66         self.model = model
     67         for callback in self.callbacks:
---> 68             callback.set_model(model)
     69 
     70     def _call_batch_hook(self, mode, hook, batch, logs=None):

c:\users\antoine\appdata\local\programs\python\python37\lib\site-packages\keras\callbacks\tensorboard_v2.py in set_model(self, model)
    114         """Sets Keras model and writes graph if specified."""
    115         model.run_eagerly = False
--> 116         super(TensorBoard, self).set_model(model)

c:\users\antoine\appdata\local\programs\python\python37\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\callbacks.py in set_model(self, model)
   1530     # possibly distributed settings.
   1531     self._log_write_dir = distributed_file_utils.write_dirpath(
-> 1532         self.log_dir, self.model._get_distribution_strategy())  # pylint: disable=protected-access
   1533 
   1534     with context.eager_mode():

AttributeError: 'Sequential' object has no attribute '_get_distribution_strategy'

Я использую Tensorboard 2.1.0, тензор потока 2.1.0, Керас 2.3.1.

Спасибо, вы можете спросить меня, если вы хотите больше деталей!

1 Ответ

1 голос
/ 03 марта 2020

Можете ли вы префикс 'tf' везде, где вы используете керасы, а также импортировать тензорный поток

  1. Добавить к коду

    импортировать тензорный поток как tf

  2. Префикс «tf», где бы ни находились керасы. Например:

От 

from keras.callbacks import TensorBoard
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D, BatchNormalization
from keras.utils import to_categorical

До 

from tf.keras.callbacks import TensorBoard
from tf.keras.models import Sequential
from tf.keras.layers import Dense, Dropout, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D, BatchNormalization
from tf.keras.utils import to_categorical
...