Traceback (most recent call last): File "D:/python-project/ML_Model.py", line 13, in <module> tf.set_random_seed(10) AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'set_random_seed' 这个问题怎么解决

时间: 2023-11-27 21:42:29 浏览: 101
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Mac下anaconda中Spyder打开报错Traceback(most recent call last)…问题

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这个错误是由于 TensorFlow 2.x 版本中没有名为 `set_random_seed` 的函数。在 TensorFlow 2.x 中，可以使用 `tf.random.set_seed()` 来设置随机种子。 您需要将以下代码行： ```python tf.set_random_seed(10) ``` 修改为： ```python tf.random.set_seed(10) ``` 这样就可以解决这个问题。请注意，`tf.random.set_seed()` 函数仅在 TensorFlow 2.x 版本中可用，在 TensorFlow 1.x 版本中不适用。如果您正在使用 TensorFlow 1.x 版本，请检查您的代码和环境设置，确保使用正确版本的函数。
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首先，确保你的网络连接是正常的，可以尝试使用浏览器或其他工具访问该 URL（https://storage.googleapis.com/tensorflow/keras-applications/mobilenet/mobilenet_1_0_224_tf_no_top.h5）来验证是否可以正常下载...

上述代码报错了，怎么修改？报错信息：Traceback (most recent call last): File "E:/PyCharm Community Edition 2020.2.2/Project/WordDict/newsim.py", line 330, in <module> outputs = model(seed_word_ids) File "E:\anaconda\envs\TF2.4\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "E:\anaconda\envs\TF2.4\lib\site-packages\transformers\models\bert\modeling_bert.py", line 974, in forward batch_size, seq_length = input_shape ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 1)

根据报错信息，可以看出是在执行 outputs = model(seed_word_ids) 这一行代码时出错了，因为模型需要输入的是一个包含batch size和sequence length两个维度的张量，而 seed_word_ids 只包含了一个词的id。...

import tensorflow as tf import my_cnn_lstm_model # 导入你自己定义的模型 # 加载模型的权重 model = MyModel() model.load_weights('my_cnn_lstm_model1.h5') # 进行预测 data= data[["本车速度",'车头间距',"原车道前车速度"]] data = data.dropna() print(data.tail())报错D:\python\python3.9.5\pythonProject\venv\Scripts\python.exe C:/Users/马斌/Desktop/model/model/sudu.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\马斌\Desktop\model\model\sudu.py", line 2, in <module> import my_cnn_lstm_model # 导入你自己定义的模型 ModuleNotFoundError: No module named 'my_cnn_lstm_model' Process finished with exit code 1

这个错误提示说明 Python 没有找到名为 my_cnn_lstm_model 的模块。请确保该模块存在，并且可以通过 import my_cnn_lstm_model 导入。此外，还要确保该模块所在的目录已被添加到 Python 的搜索路径。可以使用...

代码错误：Traceback (most recent call last): File "C:\Users\ye\PycharmProjects\pythonProject\main.py", line 60, in <module> train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True) NameError: name 'ImageDataGenerator' is not defined请写出修改后的完整代码

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python import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import LSTM, ...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense data = pd.read_csv('车辆：274序：4结果数据.csv') x = data[['车头间距', '原车道前车速度']].values y = data['本车速度'].values train_size = int(len(x) * 0.7) test_size = len(x) - train_size x_train, x_test = x[0:train_size,:], x[train_size:len(x),:] y_train, y_test = y[0:train_size], y[train_size:len(y)] from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) x_train = scaler.fit_transform(x_train) x_test = scaler.transform(x_test) model = Sequential() model.add(LSTM(50, input_shape=(2, 1))) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') history = model.fit(x_train.reshape(-1, 2, 1), y_train, epochs=100, batch_size=32, validation_data=(x_test.reshape(-1, 2, 1), y_test)) plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('Model loss') plt.ylabel('Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.legend(['Train', 'Test'], loc='upper right') plt.show() train_predict = model.predict(x_train.reshape(-1, 2, 1)) test_predict = model.predict(x_test.reshape(-1, 2, 1)) train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) train_predict = train_predict.reshape(-1, 1) y_train = scaler.inverse_transform([y_train]) test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict) y_test = scaler.inverse_transform([y_test]) plt.plot(y_train[0], label='train') plt.plot(train_predict[:,0], label='train predict') plt.plot(y_test[0], label='test') plt.plot(test_predict[:,0], label='test predict') plt.legend() plt.show()报错Traceback (most recent call last): File "C:\Users\马斌\Desktop\NGSIM_data_processing\80s\lstmtest.py", line 42, in <module> train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) File "D:\python\python3.9.5\pythonProject\venv\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\_data.py", line 541, in inverse_transform X -= self.min_ ValueError: non-broadcastable output operand with shape (611,1) doesn't match the broadcast shape (611,2)

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