AttributeError: 'Functional' object has no attribute 'model'

这个错误通常是因为你在使用Functional API时没有正确地定义模型。请确保你已经正确地定义了模型，且在调用模型时使用了正确的名称。另外，也请确保你没有在模型定义中使用了与Python内置函数或其他库中已有的名称相同的变量名。

以下是一个使用Functional API定义模型的例子：

from tensorflow.keras.layers import Input, Dense
from tensorflow.keras.models import Model

# 定义输入层
inputs = Input(shape=(784,))

# 定义中间层
x = Dense(64, activation='relu')(inputs)

# 定义输出层
outputs = Dense(10, activation='softmax')(x)

# 定义模型
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

在这个例子中，我们使用了Input和Dense等层来定义模型，并使用Model来将输入和输出层连接起来。请注意，我们在定义中间层时使用了inputs作为输入，并将其结果存储在变量x中，然后将其传递给输出层。

相关问题

AttributeError: 'Functional' object has no attribute 'fit_generator'

AttributeError: 'Functional' object has no attribute 'fit_generator'是指在使用Keras框架时，使用Functional API创建的模型对象不能使用fit_generator方法进行训练。

在使用Functional API创建模型时，需要使用Model类进行模型的编译和训练。而fit_generator方法是Sequential类和Model类中的方法，用于训练模型，所以在使用Functional API创建的模型对象中并不存在fit_generator方法。

如果你需要使用fit_generator方法进行训练，可以将Functional API创建的模型转换为Sequential或Model对象，然后再使用fit_generator方法进行训练。

以下是一个将Functional API创建的模型转换为Model对象的示例代码：

from keras.models import Model

model = Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.fit_generator(generator=train_generator, steps_per_epoch=1000, epochs=10, validation_data=val_generator, validation_steps=100)

AttributeError: 'Functional' object has no attribute 'evaluate_generator'

AttributeError: 'Functional' object has no attribute 'evaluate_generator'通常表示代码中使用了一个Functional模型对象，但是尝试调用了它没有的方法evaluate_generator。

evaluate_generator()方法是一个序列评估器，它允许您在一个或多个输入样本上评估您的模型。如果您使用Functional API来构建模型，则不支持这个方法。相反，您可以使用model.predict_generator()方法在一个或多个输入样本上预测输出。

如果你想评估Functional模型，你可以将它转换成Sequential模型，然后使用evaluate_generator()方法。但是，这可能会导致你失去Functional API的优势。