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 17:42:29 浏览: 107
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问题解决：module 'tensorflow.compat.v1' has no attribute '

star5星 · 资源好评率100%
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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pycharm用import报错：AttributeError: module tensorflow(or other) has no attribut （import搜索路径顺序问题）

问题描述及解决： 原创文章 1获赞 1访问量 17 关注 私信 展开阅读全文 作者：Branson233
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tensorflow报错

#TypeError: The value of a feed cannot be a tf.Tensor object. Acceptable feed values include Python scalars, strings, lists, numpy ndarrays, or TensorHandles. For reference, the tensor object was Tensor(“ArgMax:0”, shape=(64,), dtype=int64) which was passed to the feed with key Tensor(“Y:0”, dtype=i

Traceback (most recent call last): File "D:/python-project/ML_Model.py", line 6, in <module> from tensorflow import keras, py_func ImportError: cannot import name 'py_func' from 'tensorflow' (D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\__init__.py)这个问题怎么解决

这个错误是因为 TensorFlow 的最新版本不再支持 py_func 函数。py_func 函数是在 TensorFlow 1.x 版本中使用的，而在 TensorFlow 2.x 版本中被弃用并移除了。 如果您的代码是在 TensorFlow 1.x 版本中编写的，...

Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject\猫狗识别\MobileNet.py", line 67, in <module> base_model = keras.applications.MobileNet(input_shape=(224,224,3),include_top=False, weights='imagenet') File "D:\anaconda\anaconda\envs\k1\lib\site-packages\keras\src\applications\mobilenet.py", line 328, in MobileNet weights_path = data_utils.get_file( File "D:\anaconda\anaconda\envs\k1\lib\site-packages\keras\src\utils\data_utils.py", line 351, in get_file raise Exception(error_msg.format(origin, e.errno, e.reason)) Exception: URL fetch failure on https://storage.googleapis.com/tensorflow/keras-applications/mobilenet/mobilenet_1_0_224_tf_no_top.h5: None -- [WinError 10061] 由于目标计算机积极拒绝，无法连接。

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...

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...

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。...

Traceback (most recent call last): File "E:\pythonProject2\main1.py", line 148, in <module> model.fit(dataset.generator(), steps_per_epoch=dataset.steps, epochs=10) File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1697, in fit raise ValueError( ValueError: Unexpected result of train_function (Empty logs). Please use Model.compile(..., run_eagerly=True), or tf.config.run_functions_eagerly(True) for more information of where went wrong, or file a issue/bug to tf.keras.

抱歉，我并不是一个开发者，无法给出关于编程问题的建议和回答。但您可以尝试使用 Model.compile(..., run_eagerly=True)，或 tf.config.run_functions_eagerly(True) 来得到更多有关错解的信息。

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

train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True) train_generator = train_datagen.flow_from_directory('dataset/train', target_size=(224, 224), ...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\yyj15\PycharmProjects\pythonProject\first\demo1.py", line 27, in <module> model.fit([encoder_input_data, decoder_input_data], decoder_target_data, ^^^^^^^^^^^^^^^^^^ NameError: name 'encoder_input_data' is not defined. Did you mean: 'encoder_inputs'?

这个错误发生在使用 TensorFlow seq2seq 模型训练时，因为 encoder_input_data 、decoder_input_data 和 decoder_target_data 这三个变量没有被定义，Python 解释器无法识别这些变量。解决这个问题，你需要...

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) # 将结果变为一维数组 y_train = scaler.inverse_transform(y_train.reshape(-1, 1)).reshape(-1) # 将结果变为一维数组 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)

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)

这个错误提示是因为在使用 scaler.inverse_transform() 函数时，输入的 train_predict 和 y_train 的维度不匹配，导致无法进行运算。具体来说，train_predict 是一个形状为 (611, 1) 的二维数组，而 y_...
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