cannot import name 'get_or_create_layer' from 'keras.legacy_tf_layers.variable_scope_shim' (C:\ProgramData\anaconda3\lib\site-packages\keras\legacy_tf_layers\variable_scope_shim.py)

时间: 2023-10-06 07:13:05 浏览: 70
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Some projects cannot be imported because they already exist in the workspace

这个错误通常是因为你使用的 Keras 版本与 TensorFlow 版本不兼容所致。建议升级到最新版本的 Keras 和 TensorFlow，或者使用兼容的版本。你可以通过以下命令来升级 Keras 和 TensorFlow： ``` pip install --upgrade keras tensorflow ``` 如果你使用的是 Anaconda 环境，可以使用以下命令来升级： ``` conda update keras tensorflow ```
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vit_keras-0.0.11-py3-none-any.whl

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File ~\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\keras\saving\legacy\saved_model\layer_serialization.py:23 from keras.saving.legacy.saved_model import save_impl File ~\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\keras\saving\legacy\saved_model\save_impl.py:34 from keras.saving.legacy.saved_model import load as keras_load File ~\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\keras\saving\legacy\saved_model\load.py:29 from keras.protobuf import saved_metadata_pb2 File ~\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\keras\protobuf\saved_metadata_pb2.py:14 from keras.protobuf import versions_pb2 as keras_dot_protobuf_dot_versions__pb2 File ~\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\keras\protobuf\versions_pb2.py:19 _builder.BuildTopDescriptorsAndMessages(DESCRIPTOR, 'keras.protobuf.versions_pb2', globals()) File ~\anaconda4\lib\site-packages\google\protobuf\internal\builder.py:108 in BuildTopDescriptorsAndMessages module[name] = BuildMessage(msg_des) File ~\anaconda4\lib\site-packages\google\protobuf\internal\builder.py:85 in BuildMessage message_class = _reflection.GeneratedProtocolMessageType( TypeError: A Message class can only inherit from Message, not (<class 'google.protobuf.message.Message'>,)

建议你升级 protobuf 库的版本，或者降低 Keras 的版本。你可以尝试执行以下命令升级 protobuf 库： pip install protobuf --upgrade 如果还是不能解决问题，你可以考虑降低 Keras 的版本。你可以执行...

import tensorflow as tf class Residual(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, in_c, out_c): super(Residual, self).__init__() self.conv = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(out_c, kernel_size=3, padding='same'), tf.keras.layers.BatchNormalization(), tf.keras.layers.ReLU(), tf.keras.layers.Conv2D(out_c, kernel_size=3, padding='same'), tf.keras.layers.BatchNormalization(), tf.keras.layers.ReLU() ]) self.botneck = tf.keras.layers.Conv2D(out_c, kernel_size=1) self.pool = tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=(2, 2)) def call(self, x): x_prim = x x = self.conv(x) x = self.botneck(x_prim) + x x = self.pool(x) return x

在call方法中，将输入张量x保存在x_prim中，然后通过序列模型self.conv进行卷积操作，再通过$1\times 1$的卷积层self.botneck将x_prim也变成out_c通道数的张量，并将这两个张量相加。最后，通过最大...

rom tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences Traceback (most recent call last): File "<input>", line 1, in <module> File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2021.1.3\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_import_hook.py", line 21, in do_import module = self._system_import(name, *args, **kwargs) File "C:\Program Files\Python310\lib\site-packages\keras\api\_v2\keras\__init__.py", line 13, in <module> from keras.api._v2.keras import __internal__ File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2021.1.3\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_import_hook.py", line 21, in do_import module = self._system_import(name, *args, **kwargs) File "C:\Program Files\Python310\lib\site-packages\keras\api\__init__.py", line 8, in <module> from keras.api import keras File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2021.1.3\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_import_hook.py", line 21, in do_import module = self._system_import(name, *args, **kwargs) File "C:\Program Files\Python310\lib\site-packages\keras\api\keras\__init__.py", line 13, in <module> from keras.api.keras import __internal__ File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2021.1.3\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_import_hook.py", line 21, in do_import module = self._system_import(name, *args, **kwargs) File "C:\Program Files\Python310\lib\site-packages\keras\api\keras\__internal__\__init__.py", line 10, in <module> from keras.saving.serialization_lib import enable_unsafe_deserialization File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2021.1.3\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_import_hook.py", line 21, in do_import module = self._system_import(name, *args, **kwargs) File "C:\Program Files\Python310\lib\site-packages\keras\saving\serialization_lib.py", line 28, in <module> from keras.saving.legacy.saved_model.utils import in_tf_saved_model_scope ImportError: cannot import name 'in_tf_saved_model_scope' from 'keras.saving.legacy.saved_model.utils' (C:\Program Files\Python310\lib\site-packages\keras\saving\legacy\saved_model\utils.py)

in_tf_saved_model_scope 函数是 Keras 2.3.0 版本中引入的。建议您检查您的 Keras 版本是否为 2.3.0 或更高版本。如果您的版本太新，则可以尝试回退到 2.3.0 版本或更低版本，或者更新您的代码以适应新版本的 ...

File "D:\03lyf\代码\models.py", line 21, in <module> from keras.layers import _Merge ImportError: cannot import name '_Merge' from 'keras.layers' (D:\py\Anaconda3\envs\代码\lib\site-packages\keras\layers\__init__.py)

from keras.layers import Input, Dense, Dropout, concatenate merged = concatenate([input1, input2]) 另外，如果您使用的是 Keras 2.4.3 及以下版本，可以使用 keras.layers.Concatenate() 函数代替 _...

def ff(inputs, num_units, scope="positionwise_feedforward"): ''' inputs: A 3d tensor with shape of [N, T, C]. num_units: A list of two integers. scope: Optional scope for variable_scope. Returns: A 3d tensor with the same shape and dtype as inputs ''' # Inner layer outputs = tf.keras.layers.Dense(num_units[0], activation=tf.nn.relu)(inputs) # Outer layer outputs = tf.keras.layers.Dense(num_units[1])(outputs) # Residual connection outputs = tf.keras.layers.concatenate([outputs, inputs],axis=-1) # Normalize outputs = tf.keras.layers.LayerNormalization()(outputs) return outputs

输入是一个形状为[N, T, C]的3D张量，其中N表示批量大小，T表示序列长度，C表示每个元素的特征数。该函数使用两个Dense层，其中第一个层使用ReLU激活函数，第二个层没有激活函数。在这两个层之间，使用残差连接将...

# 编码器 def encoder(input_shape, vocab_size, latent_dim): model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, 256, input_shape=input_shape, name="encoder_embedding"), tf.keras.layers.LSTM(latent_dim, name="encode_lstm"), ],name="encoder") return model # 解码器 def decoder(output_shape, vocab_size, latent_dim): model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.RepeatVector(output_shape[0], input_shape=output_shape, name="decoder_repeatvector"), tf.keras.layers.LSTM(latent_dim, return_sequences=True,name="decode_lstm"), tf.keras.layers.TimeDistributed(tf.keras.layers.Dense(vocab_size, activation='softmax'), name="decoder_td"), ], name="decoder") return model # expected shape=(None, None, 12), found shape=(None, 12, 256) # 定义模型 def build_model(input_shape, output_shape, vocab_size, latent_dim): encoder_model = encoder(input_shape, vocab_size, latent_dim) decoder_model = decoder(output_shape, vocab_size, latent_dim) model = tf.keras.models.Sequential([encoder_model, decoder_model]) return model改正一下模型

tf.keras.layers.TimeDistributed(tf.keras.layers.Dense(vocab_size, activation='softmax'), name="decoder_td"), ], name="decoder") return model # 定义模型 def build_model(input_shape, output_shape, ...

举例调用下面的方法 ： class MultiHeadAttention(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, d_model, num_heads): super(MultiHeadAttention, self).__init__() self.num_heads = num_heads self.d_model = d_model assert d_model % self.num_heads == 0 self.depth = d_model // self.num_heads self.query_dense = tf.keras.layers.Dense(units=d_model) self.key_dense = tf.keras.layers.Dense(units=d_model) self.value_dense = tf.keras.layers.Dense(units=d_model) self.dense = tf.keras.layers.Dense(units=d_model)

import tensorflow as tf # 定义模型 class MyModel(tf.keras.Model): def __init__(self): super(MyModel, self).__init__() self.multi_head_attention = MultiHeadAttention(d_model=64, num_heads=8) def ...

cannot import name 'Layer' from 'keras.layers.core'

这个错误可能是因为你使用了错误的Keras版本。在较新的Keras版本中，Layer类已经从keras.layers.core模块中移除了。相反，你应该使用keras.layers...from keras.layers import Layer 这应该解决你的问题。

ImportError: cannot import name 'pad_sequences' from 'keras.preprocessing.sequence'

您可以尝试更新 Keras 版本或者直接使用 TensorFlow 的 tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences 函数来代替。如果您使用的是 Anaconda 环境，可以通过运行以下命令来更新 Keras 版本： conda update ...

cannot import name 'np_utils' from 'tensorflow.keras.utils' (C:\ProgramData\anaconda3\lib\site-packages\keras\api\_v2\keras\utils\__init__.py)

您可以使用from tensorflow.keras import utils来代替。 您可以尝试以下代码替换您的import语句： from tensorflow.keras import utils 然后，您可以使用以下代码来使用np_utils中的函数： utils.np...

importerror: cannot import name 'np_utils' from 'tensorflow.keras.utils'

这个错误是由于 TensorFlow 版本更新造成的，np_utils 不再包含在 Tensorflow 的 Keras 工具中。建议在代码中使用 from keras.utils import np_utils 代替 from tensorflow.keras.utils import np_utils。

import numpy as np from keras.preprocessing import sequence from keras_preprocessing import sequence from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation from tensorflow.python.keras.layers.embeddings import Embedding from keras.layers import LSTM import sklearn import pickle # from sklearn.cross_validation import train_test_split import sklearn.model_selection from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.models import load_model def build_model(max_features=1, maxlen=65): """Build LSTM model""" model = Sequential() model.add(Embedding(max_features, 128, input_length=maxlen)) model.add(LSTM(128)) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(1)) model.add(Activation('sigmoid')) # model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization()) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='rmsprop') return model def data(Domain): valid_chars = pickle.load(open('dictionary.plk','rb')) Domain = [[valid_chars[y] for y in x] for x in Domain] Domain = sequence.pad_sequences(Domain, maxlen=65) return Domain def run(Domain): Domains=data(Domain) model = build_model() model.load_weights('Mymodel.h5') predictions = model.predict(Domains) return predictions if name == "main": print(run(['baidu.com'])) # Run with 1 to make it fast

具体来说，该程序使用了 Keras 和 TensorFlow 库进行模型的建立和训练，同时使用了 pickle 库进行数据的读取和存储。在运行该程序时，输入一个域名进行分类，输出该域名属于恶意或者良性的概率。

cannot import name 'layer_utils' from 'keras.utils'

from tensorflow.python.keras.utils import layer_utils 这将从 TensorFlow 中导入 Keras，并使用 TensorFlow 版本的 layer_utils 模块。 如果你的 Keras 版本低于 2.4.0，你可以尝试升级到最新版本以解决...

import tensorflow as tf from tensorflow.keras.datasets import mnist from tensorflow.keras.utils import to_categorical # 1.读取数据集 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() # 将图像数据转换为float32类型 x_train = x_train.astype('float32') x_test = x_test.astype('float32') # 归一化图像数据 x_train /= 255 x_test /= 255 # 2.将y标签转为独热编码格式 y_train = to_categorical(y_train, 10) y_test = to_categorical(y_test, 10) # 3.创建模型 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), tf.keras.layers.Dense(600, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.3), tf.keras.layers.Dense(400, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.3), tf.keras.layers.Dense(200, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.3), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) # 搭建模型 model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(x_train, y_train, batch_size=256, epochs=20, validation_split=0.2) test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test) print('Test accuracy:', test_acc)请帮我给代码添加注释

from tensorflow.keras.datasets import mnist from tensorflow.keras.utils import to_categorical # 1.读取数据集 # 载入mnist数据集，包括训练集和测试集 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_...

from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences在执行这段代码时出现了一下问题，cannot import name 'pad_sequences' from 'keras.preprocessing.sequence' (D:\anaconda\anaconda3\lib\site-packages\keras\preprocessing\sequence.py)应该怎么解决

这个问题可能是因为您的Keras版本较旧，不支持pad_sequences函数。您可以尝试更新Keras版本或使用其他相关函数...from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences 希望这可以帮助您解决问题。

ImportError: cannot import name 'image_utils' from 'keras.utils'

回答: ImportError: cannot import name 'image_utils' from 'keras.utils' 这个错误通常是由于Keras版本不兼容或者安装有问题导致的。根据引用\[1\]和引用\[2\]的内容，可以尝试以下解决方法: 1. 检查Keras版本: ...

ImportError: cannot import name 'plot_model' from 'keras.utils'

如果你已经安装了最新版本的Keras，那么你可以尝试使用如下代码：from tensorflow.keras.utils import plot_model，来替代from keras.utils import plot_model。这样，就可以使用plot_model函数了。

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