张量流中添加方法的问题：AttributeError：模块'tensorflow.python.framework.ops'没有属性'_TensorLike'

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【中文标题】张量流中添加方法的问题：AttributeError：模块\'tensorflow.python.framework.ops\'没有属性\'_TensorLike\'【英文标题】：Issue with add method in tensorflow : AttributeError: module 'tensorflow.python.framework.ops' has no attribute '_TensorLike'张量流中添加方法的问题：AttributeError：模块'tensorflow.python.framework.ops'没有属性'_TensorLike' 【发布时间】：2019-04-07 16:39:07 【问题描述】：

import keras as K
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from tensorflow import set_random_seed

for hidden_neuron in hidden_neurons:
  model = Sequential()

model.add(Dense(hidden_neuron, input_dim=61, activation='relu'))

-> 我在这一行遇到错误。我不确定我在这里缺少什么。

Traceback（最近一次调用最后一次）：

文件“PycharmProjects/HW2/venv/bin/hw3q4.py”，第 46 行，在 model.add(Dense(hidden_​​neuron, input_dim=61, activation='relu')) 文件 "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/keras/engine/sequential.py", 第 165 行，添加 层（x）文件“/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/keras/engine/base_layer.py”， 第 414 行，在 调用 self.assert_input_compatibility（输入）文件“/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/keras/engine/base_layer.py”， 第 279 行，在 assert_input_compatibility K.is_keras_tensor(x) 文件“/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/keras/backend/tensorflow_backend.py”， 第 472 行，在 is_keras_tensor 中 如果不是 is_tensor(x)：文件“/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/keras/backend/tensorflow_backend.py”， 第 480 行，在 is_tensor 中 返回 isinstance(x, tf_ops._TensorLike) 或 tf_ops.is_dense_tensor_like(x) AttributeError: 模块 'tensorflow.python.framework.ops' 没有属性 '_TensorLike'

【问题讨论】：

【参考方案1】：

对于那些偶然发现此问题的人，重新安装 Keras 和 Tensorflow 可以解决此问题。

【讨论】：

实际上，这并不完全正确。这取决于 keras 和 tensorflow 版本的组合，因为 keras 已集成到 tf 中，为 tensorflow.keras。不过，您可以通过更新获得幸运。【参考方案2】：

对我来说，修复是导入

from tensorflow.keras import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, Flatten, Dense

而不是

from keras import Sequential
from keras.layers import Conv2D, Flatten, Dense

keras 和 tensorflow.keras 之间似乎存在一些奇怪的兼容性问题

【讨论】：

为什么不同步 tf 和 keras 并从 keras 正确导入？【参考方案3】：

您可以使用以下导入命令：

from tensorflow.keras.layers import ... 

而不是'旧'一个：

from keras.layers import ....

如here.所述

【讨论】：

太棒了！你让我开心！【参考方案4】：

只需更新 TensorFlow 和 Keras 即可解决问题

【讨论】：

【参考方案5】：

这取决于您如何导入预备文件。 如果将 tensorflow 导入为 tf 并在 tensorflow 中导入 keras，则应从 tf.keras 开始。否则，如果您直接导入 keras.models，那么您可以从 Input() 或 Conv() 开始。

【讨论】：

【参考方案6】：

这是由于版本不兼容。 将 keras 更新到与 tensorflow 兼容的最新版本：

pip install --upgrade keras==x.x.x

【讨论】：

【参考方案7】：

!pip uninstall tensorflow 
!pip install tensorflow==1.14

!pip uninstall keras 
!pip install keras==2.2.4

安装上面版本的keras和tensorflow已经为我解决了这个问题。

【讨论】：

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