tensorflow.keras.layers中没有convrnn

是的，TensorFlow中的Keras API并没有提供convrnn层。不过，你可以通过使用普通的卷积层和循环层来构建自己的Convolutional RNN模型。具体来说，你可以使用Conv2D层来替代卷积LSTM层中的卷积操作，然后使用LSTM或GRU层来替代循环LSTM层中的循环操作。这样，你就可以构建自己的Convolutional RNN模型了。当然，如果你需要更高级的Convolutional RNN模型，你可以考虑使用其他深度学习框架，如PyTorch或Caffe等。

相关问题

将下面代码使用ConvRNN2D层来替换ConvLSTM2D层，并在模块__init__.py中创建类‘convrnn’ def build_generator(self): def res_net(inputs, filters): x = inputs net = conv2d(x, filters // 2, (1, 1), 1) net = conv2d(net, filters, (3, 3), 1) net = net + x # net=tf.keras.layers.LeakyReLU(0.2)(net) return net def conv2d(inputs, filters, kernel_size, strides): x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides, 'same')(inputs) x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x) x = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(x) return x d0 = tf.keras.layers.Input(shape=(10, 128, 128, 3)) out= tf.keras.layers.ConvRNN2D(filters=32, kernel_size=3,padding='same')(d0) out=tf.keras.layers.Conv2D(3,1,1,'same')(out) return keras.Model(inputs=d0, outputs=out)

请注意，ConvRNN2D层在Keras中是一个实验性的层，需要安装Tensorflow 2.0才能使用。下面是使用ConvRNN2D替换ConvLSTM2D的代码：

from tensorflow.keras.layers import ConvRNN2D

class Generator():
    def __init__(self, input_shape=(10, 128, 128, 3)):
        self.input_shape = input_shape
        
    def build_generator(self):
        def res_net(inputs, filters):
            x = inputs
            net = conv2d(x, filters // 2, (1, 1), 1)
            net = conv2d(net, filters, (3, 3), 1)
            net = net + x
            return net 
        
        def conv2d(inputs, filters, kernel_size, strides):
            x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides, 'same')(inputs)
            x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x)
            x = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(x)
            return x
        
        d0 = tf.keras.layers.Input(shape=self.input_shape)
        out = ConvRNN2D(filters=32, kernel_size=(3,3), padding='same', return_sequences=False)(d0)
        out = tf.keras.layers.Conv2D(3, 1, 1, 'same')(out)
        return tf.keras.Model(inputs=d0, outputs=out)
        
model = Generator().build_generator()
model.summary()

请注意，ConvRNN2D层的输入形状应该是(batch_size, time_steps, rows, cols, filters)，因此我们将输入形状设置为(10, 128, 128, 3)，其中10是时间步长。ConvRNN2D层的输出形状是(batch_size, rows, cols, filters)，因此我们需要使用return_sequences=False来指示输出一个张量，而不是一个序列。

AttributeError: module 'tensorflow_core.keras.layers' has no attribute 'ConvRNN2D'

这个错误通常是因为你正在使用的TensorFlow版本不支持`ConvRNN2D`层。这个层是在TensorFlow 2.0中引入的，如果你使用的是早期版本的TensorFlow（如TensorFlow 1.x），则无法使用该层。

如果你正在使用TensorFlow 2.0或更高版本，则可能是由于导入错误导致的。请确保正确导入`ConvRNN2D`层，例如：

from tensorflow.keras.layers import ConvRNN2D

如果以上方法都不能解决问题，你可以尝试更新TensorFlow到最新版本，或者使用其他支持`ConvRNN2D`层的框架。