AttributeError: module 'keras.losses' has no attribute 'sparse_catrgorical_crossentropy'. Did you mean: 'sparse_categorical_crossentropy'?
这个错误提示是因为你拼写了错误的损失函数名字。正确的名称是 sparse_categorical_crossentropy
,而你写成了 sparse_catrgorical_crossentropy
。
你可以通过将 sparse_catrgorical_crossentropy
替换为 sparse_categorical_crossentropy
来解决这个问题。例如:
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
AttributeError: module 'keras.losses' has no attribute 'is_categorical_crossentropy'
这个错误通常是由于导入的库版本不匹配造成的。"keras.losses.is_categorical_crossentropy"是TensorFlow 1.x版本中的用法,但在TensorFlow 2.x版本中被废弃了。在TensorFlow 2.x中,你可以使用"tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy"来替代。请确保你的TensorFlow和Keras版本是兼容的,并使用适当的函数来调用损失函数。
解决jupyter出现AttributeError: module 'tensorflow.keras' has no attribute '__version__
对您提供的问题,我可以给出以下回答:
针对引用中的问题,出现AttributeError: module 'tensorflow.compat.v1' has no attribute 'contrib'的错误,可能是因为您使用的是TensorFlow 2.0及以上版本,而在这些版本中,contrib模块已被移除。解决这个问题的方法是使用TensorFlow 1.x版本,或者修改代码以适应TensorFlow 2.0及以上版本的新特性。
以下是可能适用于TensorFlow 2.0及以上版本的seq_loss.py文件的修改方法:
import tensorflow as tf
def sequence_loss(logits, targets, weights):
with tf.name_scope("sequence_loss"):
losses = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=targets)
mask = tf.sequence_mask(weights)
losses = tf.boolean_mask(losses, mask)
return tf.reduce_mean(losses)
针对引用中的问题,出现AttributeError: module 'tensorflow.keras.utils' has no attribute 'multi_gpu_model'的错误,可能是因为您使用的是TensorFlow 2.0及以上版本,而在这些版本中,multi_gpu_model函数已被移除。解决这个问题的方法是使用TensorFlow 1.x版本,或者修改代码以适应TensorFlow 2.0及以上版本的新特性。
以下是可能适用于TensorFlow 2.0及以上版本的修改方法:
import tensorflow as tf
strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
with strategy.scope():
model = create_model()
model.compile(...)
model.fit(...)
针对您提供的问题,出现AttributeError: module 'tensorflow.keras' has no attribute 'version'的错误,可能是因为您的TensorFlow版本过低,不支持__version__属性。解决这个问题的方法是升级TensorFlow到最新版本,或者使用其他方法获取TensorFlow的版本信息,例如:
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)