keras INput层出现bug，AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'get_default_graph'

这个错误通常是因为使用了TensorFlow 2.x版本的代码，而在TensorFlow 2.x版本中，get_default_graph()方法已经被移除了。而在Keras中，Input层是基于TensorFlow的Graph模式实现的，所以在使用Input层时需要使用TensorFlow 1.x版本的代码。

解决这个问题的方法是将TensorFlow版本降级到1.x版本，可以通过以下命令来安装TensorFlow 1.x版本：

pip install tensorflow==1.15

如果你已经安装了TensorFlow 2.x版本，可以先卸载掉再安装1.x版本：

pip uninstall tensorflow
pip install tensorflow==1.15

另外，如果你使用的是Keras 2.3.0及以上版本，可以使用以下代码来解决这个问题：

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()

这样就可以在TensorFlow 2.x版本中使用Keras Input层了。

相关问题

keras input层 AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'get_default_graph'

这个错误通常是因为使用了TensorFlow 2.0及以上版本，而Keras代码中使用了TensorFlow 1.x的语法。在TensorFlow 2.0中，不再需要使用get_default_graph()函数来获取默认的计算图，因此该函数已被删除。

解决方法是将Keras代码中的TensorFlow 1.x语法替换为TensorFlow 2.0语法。具体来说，可以使用tf.keras代替import keras，并且不再需要显式地创建计算图。

如果您仍然想使用TensorFlow 1.x版本，则可以在代码中添加以下语句来禁用TensorFlow 2.0的行为：

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()

这样就可以继续使用TensorFlow 1.x的语法了。

AttributeError: module 'tensorflow.keras' has no attribute 'get_default_graph'

This error occurs when you try to access the `get_default_graph` function in `tensorflow.keras` module, which does not exist.

In TensorFlow 2.0, the default graph is now implicit and is managed automatically. You no longer need to create a graph and set it as the default graph. Therefore, you should remove any references to `get_default_graph` in your code.

Instead, you can use TensorFlow 2.0's eager execution mode, which allows you to execute TensorFlow operations immediately as they are called, without building a computational graph.

To enable eager execution, simply add the following line at the beginning of your code:

import tensorflow as tf
tf.compat.v1.enable_eager_execution()

With eager execution, you can use the `tf.function` decorator to define TensorFlow operations as functions, and then call them directly.