AttributeError: module 'tensorflow.python.keras.layers.normalization' has no attribute 'BatchNormalizationBase'

时间: 2023-12-07 09:40:04 浏览: 44
根据提供的引用内容,出现"AttributeError: module 'tensorflow.python.keras.layers.normalization' has no attribute 'BatchNormalizationBase'"的错误可能是因为BatchNormalizationBase已经被弃用,可以使用BatchNormalization代替。以下是一个可能的解决方法: ```python from tensorflow.keras.layers import BatchNormalization # 使用BatchNormalization代替BatchNormalizationBase ```
相关问题

AttributeError: module 'tensorflow.python.keras.layers' has no attribute 'BatchNormalization'

这个错误通常是由于版本不兼容造成的。根据引用和引用中的信息,可以看出问题是在使用TensorFlow的Keras模块时出现的。具体来说,错误信息提到了`AttributeError: module 'tensorflow.python.keras' has no attribute 'Model'`以及`AttributeError: module 'tensorflow.python.keras.layers' has no attribute 'BatchNormalization'`。 这两个错误都暗示了在当前的TensorFlow版本中,导入的`tf.keras`模块或者其中的`Model`和`BatchNormalization`类不存在。这可能是由于使用了不兼容的TensorFlow版本导致的。 要解决这个问题,有几个解决方案可以尝试: 1. 首先,建议确保你正在使用的是与引用代码中所用的TensorFlow版本相同的版本。可以通过`import tensorflow as tf; print(tf.__version__)`来检查你当前的TensorFlow版本。如果版本不匹配,可以尝试将TensorFlow版本降级或升级到与引用代码兼容的版本。 2. 另外,确保你的代码中正确导入了需要的模块。比如,引用中提到了`tensorflow.python.keras`模块,而引用中提到了`tensorflow.python.keras.layers`模块。你可以检查你的代码,确保你正确地导入了这些模块,以及它们所在的模块是否存在`Model`和`BatchNormalization`类。 3. 最后,如果你的代码中没有错误并且版本兼容,但仍然出现这个错误,那可能是由于其他原因导致的。你可以尝试重新安装TensorFlow或清除缓存,然后重新运行代码。 总结起来,`AttributeError: module 'tensorflow.python.keras.layers' has no attribute 'BatchNormalization'`错误通常是由于版本不兼容造成的。要解决这个问题,可以尝试降级或升级TensorFlow版本,确保正确导入所需的模块,以及重新安装TensorFlow或清除缓存。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

AttributeError: module 'tensorflow.python.keras.layers' has no attribute 'LayerNormalization'

这个错误通常是因为你的TensorFlow版本太低而导致的。LayerNormalization是在TensorFlow 2.2.0版本中引入的,如果你的版本低于这个版本,就会出现这个错误。你可以通过以下两种方法解决这个问题: 1.升级TensorFlow版本到2.2.0或更高版本。你可以使用以下命令升级TensorFlow: ```shell pip install --upgrade tensorflow ``` 2.如果你无法升级TensorFlow版本,你可以使用其他的Normalization层,例如BatchNormalization。你可以使用以下代码替换LayerNormalization: ```python from tensorflow.keras.layers import BatchNormalization # 替换前 x = layers.LayerNormalization()(x) # 替换后 x = BatchNormalization()(x) ```

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下面代码在tensorflow中出现了init() missing 1 required positional argument: 'cell'报错,忽略def init(self)的错误: class Model(): def init(self): self.img_seq_shape=(10,128,128,3) self.img_shape=(128,128,3) self.train_img=dataset # self.test_img=dataset_T patch = int(128 / 2 ** 4) self.disc_patch = (patch, patch, 1) self.optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) self.build_generator=self.build_generator() self.build_discriminator=self.build_discriminator() self.build_discriminator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=self.optimizer, metrics=['accuracy']) self.build_generator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=self.optimizer) img_seq_A = Input(shape=(10,128,128,3)) #输入图片 img_B = Input(shape=self.img_shape) #目标图片 fake_B = self.build_generator(img_seq_A) #生成的伪目标图片 self.build_discriminator.trainable = False valid = self.build_discriminator([img_seq_A, fake_B]) self.combined = tf.keras.models.Model([img_seq_A, img_B], [valid, fake_B]) self.combined.compile(loss=['binary_crossentropy', 'mse'], loss_weights=[1, 100], optimizer=self.optimizer,metrics=['accuracy']) 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= 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) def build_discriminator(self): def d_layer(layer_input, filters, f_size=4, bn=True): d = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size=f_size, strides=2, padding='same')(layer_input) if bn: d = tf.keras.layers.BatchNormalization(momentum=0.8)(d) d = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(d) return d img_A = tf.keras.layers.Input(shape=(10, 128, 128, 3)) img_B = tf.keras.layers.Input(shape=(128, 128, 3)) df = 32 lstm_out = ConvRNN2D(filters=df, kernel_size=4, padding="same")(img_A) lstm_out = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(lstm_out) combined_imgs = tf.keras.layers.Concatenate(axis=-1)([lstm_out, img_B]) d1 = d_layer(combined_imgs, df)#64 d2 = d_layer(d1, df * 2)#32 d3 = d_layer(d2, df * 4)#16 d4 = d_layer(d3, df * 8)#8 validity = tf.keras.layers.Conv2D(1, kernel_size=4, strides=1, padding='same')(d4) return tf.keras.Model([img_A, img_B], validity)

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