AttributeError: module 'keras.api._v2.keras.layers' has no attribute 'CuDNNLSTM'
时间: 2023-07-06 14:38:33 浏览: 94
如果您在使用Keras 2.4.0及以上版本时遇到“AttributeError: module 'keras.api\_v2.keras.layers' has no attribute 'CuDNNLSTM'”的错误,可能是因为Keras已经将CuDNNLSTM层移动到了tensorflow.keras.layers中。
因此,在Keras 2.4.0及以上版本中,您应该使用以下方式导入CuDNNLSTM层:
```python
import tensorflow as tf
# 定义CuDNNLSTM层
lstm_layer = tf.compat.v1.keras.layers.CuDNNLSTM(units=64)
# 构建模型
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim, input_length=max_length),
lstm_layer,
tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])
# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, batch_size=128, validation_data=(test_data, test_labels))
```
在上面的代码中,我们使用tf.compat.v1.keras.layers.CuDNNLSTM来导入CuDNNLSTM层,并将其用于模型构建。在其他方面,代码与之前的示例相同。
需要注意的是,为了避免与其他版本的Keras发生冲突,请确保您的代码中只使用了一种导入方式。如果您在导入CuDNNLSTM层时遇到任何其他问题,请查看您的Keras版本文档或参考Keras官方文档。