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)

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

相关问题

ImportError: cannot import name '_obtain_input_shape' from 'keras.applications.imagenet_utils'

这个错误通常是由于 Keras 版本的问题导致的。可能是你使用的 Keras 版本过低或过高，导致找不到 `_obtain_input_shape` 这个函数。

你可以尝试更新 Keras 到最新版本，或者根据你使用的 Keras 版本来寻找对应的解决方案。如果你使用的是较老的 Keras 版本，可能需要手动定义 `_obtain_input_shape` 函数，或者升级到新版本的 Keras。

tf.keras.layers.Layer怎么替代variable_scope

在TensorFlow 2.0中，`tf.keras.layers.Layer`已经默认使用了变量共享，无需手动使用`variable_scope`。

在TensorFlow 1.x中，可以通过以下方式实现`variable_scope`的功能：

1. 在自定义层的`__init__`方法中，使用`tf.variable_scope`创建域，并将其赋值给`self.scope`：

class MyLayer(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, name, **kwargs):
        super(MyLayer, self).__init__(name=name, **kwargs)
        self.scope = tf.variable_scope(name)

2. 在自定义层的`call`方法中，使用`tf.variable_scope`进入该域，并使用`tf.get_variable`创建或获取变量：

class MyLayer(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, name, **kwargs):
        super(MyLayer, self).__init__(name=name, **kwargs)
        self.scope = tf.variable_scope(name)
        
    def call(self, inputs):
        with self.scope:
            weight = tf.get_variable(name='weight', shape=[inputs.shape[-1], 10], initializer=tf.random_normal_initializer())
            bias = tf.get_variable(name='bias', shape=[10], initializer=tf.zeros_initializer())
            output = tf.matmul(inputs, weight) + bias
            return output

这样就实现了类似于`variable_scope`的功能。但是在TensorFlow 2.0中，不再需要手动创建域，可以直接使用`tf.get_variable`创建或获取变量。