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Colab中的TensorFlow 2.5更新打破了keras代码
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<p>我使用Keras在googlecolab中运行了几个深度学习模型。 我的代码工作得很好,但今天突然出现了很多错误,报告导入的问题。在这里粘贴一个</p> <pre><code>--------------------------------------------------------------------------- ImportError Traceback (most recent call last) <ipython-input-3-745bb0894037> in <module>() 19 from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator 20 from keras.utils import np_utils ---> 21 from keras_contrib.applications.densenet import DenseNetFCN 22 from keras_contrib.losses.jaccard import jaccard_distance 1 frames /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras_contrib/applications/densenet.py in <module>() 66 from keras.layers import BatchNormalization 67 from keras.regularizers import l2 ---> 68 from keras.utils.layer_utils import convert_all_kernels_in_model 69 from keras.utils.data_utils import get_file 70 from keras.engine.topology import get_source_inputs ImportError: cannot import name 'convert_all_kernels_in_model' from 'keras.utils.layer_utils' (/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/utils/layer_utils.py) </code></pre>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>因此,我为任何可能有问题的人回答我的问题。 他们将Colab中的Tensorflow和Keras更新为2.5版本,并且一些函数没有迁移(即,转换模型中的所有内核)。 对我来说,解决方案是粘贴NN体系结构的代码,并在我不使用它时使用该函数对行进行注释。 我知道这不是最好的解决办法,但它让我度过了我所需要的</p>
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