Keras为2.6.0 AttributeError: module 'keras.api._v2.keras.layers' has no attribute 'CuDNNLSTM'
时间: 2023-07-28 15:39:17 浏览: 66
Keras 2.6.0中已将CuDNNLSTM删除。现在可以使用`tf.keras.layers.LSTM`或`tf.compat.v1.keras.layers.CuDNNLSTM`来代替。
如果您的TensorFlow版本为2.0及以上,则应使用`tf.keras.layers.LSTM`,如下所示:
```python
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
import numpy as np
# 准备数据
timesteps = 50
input_dim = 3
X_train = np.random.randn(1000, timesteps, input_dim)
y_train = np.random.randn(1000, 1)
# 创建模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(128, input_shape=(timesteps, input_dim)))
model.add(Dense(1))
# 编译模型
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam', lr=0.002)
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=60, batch_size=32)
```
如果您的TensorFlow版本低于2.0,则可以使用`tf.compat.v1.keras.layers.CuDNNLSTM`,如下所示:
```python
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.compat.v1.keras.layers import CuDNNLSTM, Dense
import numpy as np
# 准备数据
timesteps = 50
input_dim = 3
X_train = np.random.randn(1000, timesteps, input_dim)
y_train = np.random.randn(1000, 1)
# 创建模型
model = Sequential()
model.add(CuDNNLSTM(128, input_shape=(timesteps, input_dim)))
model.add(Dense(1))
# 编译模型
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam', lr=0.002)
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=60, batch_size=32)
```
请注意,使用`tf.compat.v1.keras.layers.CuDNNLSTM`需要导入`tensorflow.compat.v1`模块,并且仅在使用CuDNN加速的GPU上运行。
希望这能帮助您在Keras 2.6.0中使用CuDNNLSTM。