AttributeError: module 'keras.api._v2.keras' has no attribute 'metrics'

时间: 2023-10-20 07:06:27 浏览: 421
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解决：slate报错 AttributeError: module ‘importlib._bootstrap’ has no attribute ‘SourceFileLoade

This error message is indicating that the module "keras.api._v2.keras" does not have an attribute called "metrics". This could be due to a few different reasons, such as: 1. The version of Keras you are using may not have the "metrics" module. Double-check your Keras version and see if it supports this module. 2. There may be a typo in your code where you are referring to "metrics" incorrectly. Make sure you are spelling it correctly and using the correct syntax. 3. There may be an issue with your Keras installation. Try reinstalling Keras and see if the issue persists.
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AttributeError: module 'keras.api._v2.keras.layers' has no attribute 'CuDNNLSTM'

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AttributeError: module 'keras.metrics' has no attribute 'CategoricalAccuracy'

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AttributeError: module 'keras.metrics' has no attribute 'adjusted_rand_score'

在Keras中，adjusted_rand_score不是keras.metrics模块的属性。adjusted_rand_score是一个用于计算聚类算法性能的指标，通常在sklearn.metrics模块中使用。 如果你想在Keras中使用adjusted_rand_score，...

AttributeError: module 'tensorflow.python.keras.metrics' has no attribute 'Precision'

要计算精确率（precision），你可以使用tf.keras.metrics.Precision类的实例，并将其添加到metrics参数中。请注意，这个类的默认阈值为0.5，可以根据需要进行调整。 以下是一个正确的例子： python import ...

AttributeError: module 'tensorflow._api.v2.train' has no attribute 'AdamOptimizer'

根据您提供的引用内容，您遇到了一个AttributeError错误，错误信息是"module 'tensorflow._api.v2.train' has no attribute 'AdamOptimizer'"。这个错误是因为TensorFlow 2.0及以上版本中不再使用AdamOptimizer这个...

AttributeError: module 'keras.optimizers' has no attribute 'rmsprop'

这个错误通常是由于keras版本问题导致的。在较新的keras版本中，RMSprop已经被更改为rmsprop。因此，您需要将代码中的RMSprop更改为rmsprop即可解决此问题。以下是一个例子： python from keras import ...

AttributeError: module 'keras.losses' has no attribute 'sparse_catrgorical_crossentropy'. Did you mean: 'sparse_categorical_crossentropy'?

这个错误提示是因为你拼写了错误的损失函数名字。正确的名称是 sparse_categorical_crossentropy，而你写成...model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

model=tf.keras.models.sequential() AttributeError: module 'tensorflow.keras.models' has no attribute 'sequential'

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AttributeError: module 'motmetrics.utils' has no attribute 'compare_to_groundtruth_fus'

关于引用中的问题，AttributeError: module 'motmetrics.utils' has no attribute 'compare_to_groundtruth_fus'。这个错误通常是由于导入的motmetrics.utils模块中没有compare_to_groundtruth_fus属性导致的。要...

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解决python编程中遇到的问题，tensorflow==2.10.0 ，运行程序，报错AttributeError: module 'tensorflow.compat.v1' has no attribute 'optimizers'

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keras AttributeError: 'Model' object has no attribute 'metrics_tensors'

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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...

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AttributeError: 'Model' object has no attribute 'metrics_updates'

This error occurs when you try to access the metrics_updates attribute of a Keras Model object, but it does not exist. The metrics_updates attribute was a feature in Keras 1.x that allowed ...

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AttributeError: 'Sequential' object has no attribute 'predict_proba'

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