import keras as K
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from tensorflow import set_random_seed
for hidden_neuron in hidden_neurons:
model = Sequential()model.add(Dense(hidden_neuron, input_dim=61, activation='relu'))
- 〉我在这一行出错了。我不确定我在这里遗漏了什么。
追溯（最近调用最后调用）：
文件“PycharmProjects/HW 2/venv/bin/hw3q4.py“，第46行，在model.add中。（Dense（hidden_neuron，input_dim=61，activation='relu'））File“/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/keras/engine/sequential.py”，line 165，在添加层中（x）文件“/库/框架/Python.框架/版本/3.7/库/Python 3.7/站点包/keras/引擎/基础层.py”，第414行，在callself.assert_input_compatibility（inputs）File“/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/keras/engine/base_layer.py”，line 279，在assert_input_compatibilityK.is_keras_tensor（x）File“/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/keras/backend/tensorflow_backend.py”，line 472，in is_keras_tensor if not is_tensor（x）：File“/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/keras/backend/tensorflow_backend.py”，line 480，in is_tensor return isinstance（x，tf_ops._TensorLike）or tf_ops.is_dense_tensor_like（x）AttributeError：模块'tensorflow.python.framework.ops'没有属性'_TensorLike'
8条答案
按热度按时间pxy2qtax1#
对我来说，解决办法就是进口
代替
Keras和tensorflow.keras之间似乎存在一些奇怪的兼容性问题
b1zrtrql2#
可以使用以下导入命令：
而不是“旧”：
如所述here.
izj3ouym3#
对于那些偶然发现这个问题的人来说，重新安装Keras和Tensorflow可以解决这个问题。
4szc88ey4#
这是由于版本不兼容。
将 keras 更新为与 tensorflow 兼容的最新版本：
jtw3ybtb5#
安装上述版本的keras和tensorflow已经解决了我的问题。
lp0sw83n6#
简单地更新TensorFlow和Keras可能会解决这个问题
zd287kbt7#
这取决于你是如何导入preliminaries的。如果将tensorflow作为tf导入，并在tensorflow中导入keras，你应该从tf.keras开始。否则，如果你直接导入keras.models，那么你可以从Input（）或Conv（）开始。
2guxujil8#
很多人说更新TensorFlow或Keras，这是一个很好的解决方案，但在少数情况下可能不适用，（视情况而定）。卸载并重新安装Keras和Tensorflow的想法，通过安装第一个TensorFlow，是可以解决问题的方法之一。对于Jupyter notebook中存在问题的人，您可能希望关闭并重新打开Jupyter notebook，因为有时它不能正确更新。