Keras che non supportano TensorFlow 2.0. Raccomandiamo di usare `tf.keras`, o in alternativa, il downgrade a TensorFlow 1.14

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Si è verificato un errore relativo a (Keras che non supporta TensorFlow 2.0. Si consiglia di utilizzare tf.keras, o in alternativa, il downgrade a TensorFlow 1.14.) Eventuali raccomandazioni.

Grazie

import keras
#For building the Neural Network layer by layer
from keras.models import Sequential
#To randomly initialize the weights to small numbers close to 0(But not 0)
from keras.layers import Dense

classifier=tf.keras.Sequential()

classifier.add(Dense(output_dim = 6, init = 'uniform', activation = 'relu', input_dim = 11))




RuntimeError: It looks like you are trying to use a version of multi-backend Keras that does not support TensorFlow 2.0. We recommend using `tf.keras`, or alternatively, downgrading to TensorFlow 1.14.

— Decano
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Dovresti solo cambiare le importazioni in alto:

from tensorflow.python.keras.layers import Dense
from tensorflow.python.keras import Sequential

classifier = Sequential()
classifier.add(Dense(6, init = 'uniform', activation = 'relu', input_dim = 11))

— nickthefreak
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Devo sottolineare questo. Ho fatto esattamente quello che hai elencato. ma ho il seguente errore TypeError: __init __ () mancante 1 argomento posizionale richiesto: 'unità' Grazie

— Decano

Questo è un errore nella costruzione del layer Dense, diverso dall'errore di importazione che hai avuto finora (quindi il codice che hai fornito sopra). In breve, tutti i livelli hanno un parametro di unità richiesto che definisce il numero di neuroni. Puoi vedere maggiori dettagli nella documentazione

— nickthefreak,

vuoi dire unità = 6 come livello di input classifier.add (Denso (unità = 6, init = 'uniforme', attivazione = 'relu', input_dim = 11))

— Decano del

Più come classifier.add(Dense(6, init = 'uniform', activation = 'relu', input_shape = (11,))). La forma di input deve essere una tupla come da documentazione. Questo è un tipo di problema separato, quindi potresti dover aprire una nuova domanda o controllare esempi esistenti di implementazioni MLP usando keras.

— nickthefreak,

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Questa risposta funziona per me.

— VansFannel,

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TensorFlow 2.0+ è compatibile solo con Keras 2.3.0+, quindi se si desidera utilizzare Keras 2.2.5-, è necessario TensorFlow 1.15.0-. In alternativa, sì, puoi farlo from tensorflow.keras import ..., ma questo non utilizzerà affatto il tuo keraspacchetto e potresti anche disinstallarlo.

— OverLordGoldDragon
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C'è una grande differenza tra "can" ed è effettivamente supportato, solo Keras 2.3.x supporta TensorFlow 2.0, quindi non consigliamo di utilizzare 2.2.5 con esso.

— Matias Valdenegro

@MatiasValdenegro Meno male che c'è una seconda metà di quella frase

— OverLordGoldDragon

Sì, è per questo che consiglio di non menzionare le versioni TF parzialmente supportate.

— Matias Valdenegro,

@MatiasValdenegro Se non altro, scoraggia esplicitamente l' uso di K2.2.5 + TF2 - altrimenti l'utente può eseguirlo senza errori e pensare che vada bene. Ma va bene, suppongo di poterlo rendere più esplicito - risposta aggiornata

— OverLordGoldDragon

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No, ora ho trovato prove del fatto che Keras 2.2.5 non supporta effettivamente TF 2.0, basta guardare questo commit , quindi solo dire "can" è in realtà sbagliato.

— Matias Valdenegro,

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se vuoi usare tensorflow 2.0+devi aver keras 2.3+
provato ad aggiornare la tua fotocamera, funziona per me:

pip install -U keras

oppure puoi specificare la versione di keras su 2.3

— Hossein Hayati
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Ho riscontrato lo stesso problema. Ho declassato il mio TensorFlow alla versione 1.14 usando quanto segue:

!pip install tensorflow==1.14.0

Risolto l'errore

— Profeta Quantico
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questa riga di codice sulla prima cella ha funzionato per me

% tensorflow_version 1.x

— lucas
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Ho risolto il problema correndo

pip install --ignore-installed --upgrade keras

— shihs
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