Keras - В LeakyReLU нет ошибки имени атрибута при сохранении модели

Question

Я использую активацию LeakyReLU в моей модели.Я могу тренировать это.Но когда я тренируюсь, чтобы сохранить модель,

discriminator_model.save(os.path.join(output_folder_path, 'discriminator_model_{0}.h5'.format(iteration_no)))

я получаю ошибку ниже

AttributeError: 'LeakyReLU' object has no attribute '__name__'

Я использую keras-gpu 2.2.4 с бэкэндом tenorflow-gpu 1.12.0,Это моя модель:

discriminator_model = Sequential()
discriminator_model.add(Conv2D(64, 5, strides=2, input_shape=(28, 28, 1), padding='same', activation=LeakyReLU(alpha=0.2)))
discriminator_model.add(Dropout(0.4))
discriminator_model.add(Conv2D(128, 5, strides=2, padding='same'))
discriminator_model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
discriminator_model.add(Dropout(0.4))
discriminator_model.add(Conv2D(256, 5, strides=2, padding='same'))
discriminator_model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
discriminator_model.add(Dropout(0.4))
discriminator_model.add(Conv2D(512, 5, strides=2, padding='same'))
discriminator_model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
discriminator_model.add(Dropout(0.4))
discriminator_model.add(Flatten())
discriminator_model.add(Dense(1))
discriminator_model.add(Activation('sigmoid'))
discriminator_model.summary()

Изначально я использовал

discriminator_model.add(Conv2D(128, 5, strides=2, padding='same', activation=LeakyReLU(alpha=0.2)))

Но было предложено здесь и здесь , чтобы добавить LeakyReLUкак отдельный слой активации.Не повезло, даже после этого.

Полная трассировка стека:

Traceback (most recent call last):
  File "/opt/PyCharm/pycharm-community-2018.3.3/helpers/pydev/pydevd.py", line 1741, in <module>
    main()
  File "/opt/PyCharm/pycharm-community-2018.3.3/helpers/pydev/pydevd.py", line 1735, in main
    globals = debugger.run(setup['file'], None, None, is_module)
  File "/opt/PyCharm/pycharm-community-2018.3.3/helpers/pydev/pydevd.py", line 1135, in run
    pydev_imports.execfile(file, globals, locals)  # execute the script
  File "/opt/PyCharm/pycharm-community-2018.3.3/helpers/pydev/_pydev_imps/_pydev_execfile.py", line 18, in execfile
    exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc)
  File "..../Workspace/src/v01/MnistTrainer.py", line 100, in <module>
    main()
  File "..../Workspace/src/v01/MnistTrainer.py", line 92, in main
    mnist_trainer.train(train_steps=100, log_interval=1, save_interval=1)
  File "..../Workspace/src/v01/MnistTrainer.py", line 56, in train
    self.save_models(output_folder_path, i + 1)
  File "..../Workspace/src/v01/MnistTrainer.py", line 69, in save_models
    os.path.join(output_folder_path, 'discriminator_model_{0}.h5'.format(iteration_no)))
  File "..../.conda/envs/e0_270_ml_3.6/lib/python3.6/site-packages/keras/engine/network.py", line 1090, in save
    save_model(self, filepath, overwrite, include_optimizer)
  File "..../.conda/envs/e0_270_ml_3.6/lib/python3.6/site-packages/keras/engine/saving.py", line 382, in save_model
    _serialize_model(model, f, include_optimizer)
  File "..../.conda/envs/e0_270_ml_3.6/lib/python3.6/site-packages/keras/engine/saving.py", line 83, in _serialize_model
    model_config['config'] = model.get_config()
  File "..../.conda/envs/e0_270_ml_3.6/lib/python3.6/site-packages/keras/engine/sequential.py", line 278, in get_config
    'config': layer.get_config()
  File "..../.conda/envs/e0_270_ml_3.6/lib/python3.6/site-packages/keras/layers/convolutional.py", line 493, in get_config
    config = super(Conv2D, self).get_config()
  File "..../.conda/envs/e0_270_ml_3.6/lib/python3.6/site-packages/keras/layers/convolutional.py", line 226, in get_config
    'activation': activations.serialize(self.activation),
  File "..../.conda/envs/e0_270_ml_3.6/lib/python3.6/site-packages/keras/activations.py", line 176, in serialize
    return activation.__name__
AttributeError: 'LeakyReLU' object has no attribute '__name__'

Answer 1

Отредактированная часть (Спасибо @NagabhushanSN за упоминание об оставшейся проблеме)

Есть строка кода, где у нас все еще есть discriminator_model.add(Conv2D(64, 5, strides=2, input_shape=(28, 28, 1), padding='same', activation=LeakyReLU(alpha=0.2))), это вторая строка кода.

Если мы изменим эту строку, окончательно исправленный код должен выглядеть следующим образом:

discriminator_model = Sequential()
discriminator_model.add(Conv2D(64, 5, strides=2, input_shape=(28, 28, 1), padding='same'))
discriminator_model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
discriminator_model.add(Dropout(0.4))
discriminator_model.add(Conv2D(128, 5, strides=2, padding='same'))
discriminator_model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
discriminator_model.add(Dropout(0.4))
discriminator_model.add(Conv2D(256, 5, strides=2, padding='same'))
discriminator_model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
discriminator_model.add(Dropout(0.4))
discriminator_model.add(Conv2D(512, 5, strides=2, padding='same'))
discriminator_model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
discriminator_model.add(Dropout(0.4))
discriminator_model.add(Flatten())
discriminator_model.add(Dense(1))
discriminator_model.add(Activation('sigmoid'))
discriminator_model.summary()

И этот код должен хорошо работать на самой последней версии tennsroflow, которую я тестировал на 1.8.0и работает нормально.Однако, если вы проверите код с более старой версией, такой как tesnorflow1.1.0, мы получим ту же ошибку.

В этом случае я предлагаю обновить тензор потока до более новой версии

• Чтобы проверитьтекущая версия тензорного потока, которую использует python, сделайте как здесь .
• Чтобы обновить тензор потока, этот пост кажется достаточно хорошим, чтобы показать, как это сделать.