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

时间: 2023-12-07 07:40:04 浏览: 306
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python中利用xml.dom模块解析xml的方法教程

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

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'。...

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。...from tensorflow.keras.layers import BatchNormalization # 替换前 x = layers.LayerNormalization()(x) # 替换后 x = BatchNormalization()(x)

AttributeError: module 'tensorflow.keras.layers' has no attribute 'Normalization'

这个错误提示说明在 TensorFlow 中的 keras.layers 模块中没有 Normalization 属性。可能的原因是你使用的 TensorFlow 版本较旧，该属性可能是在更新的版本中添加的。 如果你使用的是 TensorFlow 2.3 或更早的...

AttributeError: module 'tensorflow.keras.layers' has no attribute 'relu'

在 TensorFlow 2.0 中，Keras 已经被整合到 TensorFlow 中，因此你应该使用 tensorflow.keras.layers 而不是 keras.layers。此外，一些激活函数如 relu 等已经被移动到 tensorflow.keras.activations 模块中...

AttributeError: module 'tensorflow.keras.layers' has no attribute 'transformer'这个问题如何解决，添加transformer层

self.layernorm2 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6) self.dropout1 = tf.keras.layers.Dropout(rate) self.dropout2 = tf.keras.layers.Dropout(rate) def call(self, inputs, training): ...

module 'tensorflow.python.keras.api._v1.keras.layers' has no attribute 'batch_norm'

This error occurs when you are trying to use the batch_norm attribute from the keras.layers module in TensorFlow 2.x, but it is not supported in this version. You can replace keras.layers.batch...

AttributeError: module 'keras.api._v1.keras.layers' has no attribute 'batch_norm'

这个错误通常出现在使用Keras的旧版本中，因为旧版本的Keras没有batch_norm方法...from keras.layers import BatchNormalization 如果你仍然遇到问题，请提供更多的代码细节，以便我能够更好地帮助你解决问题。

AttributeError: module 'keras.layers' has no attribute 'experimental'

from keras.layers.normalization import BatchNormalization from keras.layers.convolutional import Conv1D from keras.layers.pooling import MaxPooling1D from keras.layers.wrappers import Bidirectional ...

AttributeError: module 'feapder' has no attribute 'AirSpider'

针对引用中的问题，即"AttributeError: module 'tensorflow.compat.v1' has no attribute 'contrib'"，这个错误通常是由于TensorFlow版本不兼容导致的。在较新的TensorFlow版本中，'contrib'模块已被移除。解决这个...
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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)

同时，你也需要在这个类中初始化self.cell，否则会出现AttributeError: 'Model' object has no attribute 'cell'的错误。需要注意的是，你在build_generator和build_discriminator方法中定义了一个局部函数...

'BatchNormalization' object has no attribute 'adapt'

The adapt method is typically used in TensorFlow's tf.keras.layers.experimental.preprocessing module to compute the mean and variance statistics of a dataset and update the normalization layer ...

Input 0 of layer "resnet50" is incompatible with the layer: expected shape=(None, 224, 224, 3), found shape=(None, 244, 244, 3)

kernel_size=1, strides=1, padding='valid'), layers.BatchNormalization(), layers.Activation('relu') \]) File "D:\Python36\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\engine\input_spec.py", line 213...
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