tensorflow上 module 'keras.api._v2.keras.applications' has no attribute 'ResNet18'

时间: 2023-10-17 12:58:13 浏览: 144
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解决Keras 与 Tensorflow 版本之间的兼容性问题

这错误提示是因为在keras的API中没有定义名为ResNet18的模型。如果你想要在Keras中使用ResNet18模型，你可以使用其他的库，例如PyTorch，或者使用TensorFlow实现自己的ResNet18模型。你可以查看TensorFlow的文档和代码示例，来了解如何在TensorFlow中实现ResNet18模型。
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在TensorFlow 2.0中，tf.keras.Model.load_weights() 是一个非常有用的函数，用于加载预先训练好的权重到模型中，以便继续训练或进行预测。然而，在实际操作中，可能会遇到一些报错，本文将针对这些问题提供解决...

Traceback (most recent call last): File "D:/Coding/python/machine_learn/image_classify3.py", line 141, in <module> model = ResNet50_model(0.2, 7, 'adam') File "D:/Coding/python/machine_learn/image_classify3.py", line 59, in ResNet50_model base_model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3)) File "D:\SF_A\Anaconda\envs\ml\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\applications\resnet.py", line 471, in ResNet50 return ResNet(stack_fn, False, True, 'resnet50', include_top, weights, File "D:\SF_A\Anaconda\envs\ml\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\applications\resnet.py", line 219, in ResNet model.load_weights(weights_path) File "D:\SF_A\Anaconda\envs\ml\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\training.py", line 2234, in load_weights hdf5_format.load_weights_from_hdf5_group(f, self.layers) File "D:\SF_A\Anaconda\envs\ml\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\saving\hdf5_format.py", line 662, in load_weights_from_hdf5_group original_keras_version = f.attrs['keras_version'].decode('utf8') AttributeError: 'str' object has no attribute 'decode'

这个错误是因为在代码中使用了Python 3的.decode()方法，但是在运行时使用了Python 2的HDF5文件。在Python 2中，字符串类型是bytes类型，所以可以使用.decode()方法将其转换为Unicode字符串类型。...

import os import numpy as np from PIL import Image from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn.manifold import TSNE # 加载 ResNet50 模型 model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False) # 加载并预处理图片，提取特征向量 features = [] for filename in os.listdir('D:/wjd/2'): if filename.endswith('.png'): img = Image.open(os.path.join('D:/wjd/2', filename)) img = img.convert('RGB') # 将 RGBA 转换为 RGB img = img.resize((224, 224)) x = np.array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x) feature = model.predict(x) feature = np.squeeze(feature) features.append(feature) # 将特征向量进行降维处理 tsne = TSNE(n_components=2) features_tsne = tsne.fit_transform(features) # 将特征向量进行聚类，自动确定聚类的数量 dbscan = DBSCAN(eps=5, min_samples=2).fit(features_tsne) n_clusters = len(set(dbscan.labels_)) # 将每张图片分配到对应的聚类中 for i, label in enumerate(dbscan.labels_): filename = os.listdir('D:/wjd/2')[i] print('{} belongs to cluster {}'.format(filename, label))这段代码出现了AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'这个错误

这个错误通常发生在尝试对一个列表对象调用 shape 属性时。在你的代码中，错误可能是由于 features 列表不是 numpy 数组而引起的。TSNE 类的 fit_transform 方法需要的输入是一个 numpy 数组，因此，将 ...

type object 'ResNet' has no attribute 'shape'

当出现"type object 'ResNet' has no attribute 'shape'"的错误时，意味着代码中的"ResNet"对象并没有"shape"属性。 首先，需要明确一些概念。在Python中，当我们创建一个对象时，该对象通常会有一些属性和方法。...

# 加载并预处理图片，提取特征向量 features = [] for filename in os.listdir('D:/wjd/2'): if filename.endswith('.png'): img = Image.open(os.path.join('D:/wjd/2', filename)) img = img.convert('RGB') # 将 RGBA 转换为 RGB img = img.resize((224, 224)) x = np.array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x) feature = model.predict(x) feature = np.squeeze(feature) features = np.array(features) features.append(feature)，出现了AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'append'这个错误

from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input # 加载 ResNet50 模型 model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False) # 加载并预处理图片，提取特征向量 features =...

Input 0 of layer "resnet50" is incompatible with the layer: expected shape=(None, 224, 224, 3), found shape=(None, 244, 244, 3)

- *1* [报错：AttributeError: NoneType object has no attribute device](https://blog.csdn.net/o0haidee0o/article/details/106903488)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra...
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