为什么pycharm里面在keras.utils里不能import plot_model

时间: 2023-05-28 09:04:09 浏览: 63
可能是因为您的PyCharm版本或设置不支持该功能。建议检查您的PyCharm版本和安装的Keras版本,确保它们兼容,并更新到最新版本。此外,您可以尝试手动安装plot_model模块,例如通过pip install plot_model命令。如果问题仍然存在,请尝试在Keras的官方文档中查找相关信息或联系PyCharm的支持团队。
相关问题

如何在pycharm的terminal里安装keras.utils.vis_utils

在PyCharm的Terminal中安装Keras的vis_utils可以通过以下步骤完成: 1. 打开PyCharm,并在底部的工具栏中找到Terminal图标,点击它以打开Terminal。 2. 在Terminal中,输入以下命令来安装Keras的vis_utils: ``` pip install keras.utils.vis_utils ``` 3. 按下回车键执行该命令,等待安装完成。 4. 安装完成后,你就可以在代码中导入并使用Keras的vis_utils了。 请注意,确保你的PyCharm项目已经配置了正确的Python解释器。如果你使用的是虚拟环境,请先激活虚拟环境再进行安装。 希望这对你有所帮助!如果你还有其他问题,请随时提问。

rom tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences Traceback (most recent call last): File "<input>", line 1, in <module> File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2021.1.3\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_import_hook.py", line 21, in do_import module = self._system_import(name, *args, **kwargs) File "C:\Program Files\Python310\lib\site-packages\keras\api\_v2\keras\__init__.py", line 13, in <module> from keras.api._v2.keras import __internal__ File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2021.1.3\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_import_hook.py", line 21, in do_import module = self._system_import(name, *args, **kwargs) File "C:\Program Files\Python310\lib\site-packages\keras\api\__init__.py", line 8, in <module> from keras.api import keras File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2021.1.3\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_import_hook.py", line 21, in do_import module = self._system_import(name, *args, **kwargs) File "C:\Program Files\Python310\lib\site-packages\keras\api\keras\__init__.py", line 13, in <module> from keras.api.keras import __internal__ File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2021.1.3\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_import_hook.py", line 21, in do_import module = self._system_import(name, *args, **kwargs) File "C:\Program Files\Python310\lib\site-packages\keras\api\keras\__internal__\__init__.py", line 10, in <module> from keras.saving.serialization_lib import enable_unsafe_deserialization File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2021.1.3\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_import_hook.py", line 21, in do_import module = self._system_import(name, *args, **kwargs) File "C:\Program Files\Python310\lib\site-packages\keras\saving\serialization_lib.py", line 28, in <module> from keras.saving.legacy.saved_model.utils import in_tf_saved_model_scope ImportError: cannot import name 'in_tf_saved_model_scope' from 'keras.saving.legacy.saved_model.utils' (C:\Program Files\Python310\lib\site-packages\keras\saving\legacy\saved_model\utils.py)

这个错误可能是因为您的 Keras 版本太新或太旧。 `in_tf_saved_model_scope` 函数是 Keras 2.3.0 版本中引入的。建议您检查您的 Keras 版本是否为 2.3.0 或更高版本。如果您的版本太新,则可以尝试回退到 2.3.0 版本或更低版本,或者更新您的代码以适应新版本的 Keras。如果您的版本太旧,则可以尝试升级到 2.3.0 版本或更高版本。 您可以使用以下命令升级 Keras: ``` pip install --upgrade keras ``` 如果您已经安装了最新版本的 Keras,但仍然遇到此错误,请尝试使用以下命令卸载并重新安装 Keras: ``` pip uninstall keras pip install keras==2.3.0 ``` 如果这些步骤仍然无法解决问题,请检查您的代码是否正确导入了所需的 Keras 模块。如果您正在使用 PyCharm 等 IDE,请确保您的项目解释器已正确配置。

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修改一下这段代码在pycharm中的实现,import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim #from torchvision import datasets,transforms import torch.utils.data as data #from torch .nn:utils import weight_norm import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import precision_score from sklearn.metrics import recall_score from sklearn.metrics import f1_score from sklearn.metrics import cohen_kappa_score data_ = pd.read_csv(open(r"C:\Users\zhangjinyue\Desktop\rice.csv"),header=None) data_ = np.array(data_).astype('float64') train_data =data_[:,:520] train_Data =np.array(train_data).astype('float64') train_labels=data_[:,520] train_labels=np.array(train_data).astype('float64') train_data,train_data,train_labels,train_labels=train_test_split(train_data,train_labels,test_size=0.33333) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) start_epoch=1 num_epoch=1 BATCH_SIZE=70 Ir=0.001 classes=('0','1','2','3','4','5') device=torch.device("cuda"if torch.cuda.is_available()else"cpu") torch.backends.cudnn.benchmark=True best_acc=0.0 train_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) test_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) train_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True) test_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True)

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