केरस जो TensorFlow 2.0 का समर्थन नहीं करता है। हम `tf.keras` या वैकल्पिक रूप से, TensorFlow 1.14 में अपग्रेड करने की सलाह देते हैं

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मैं के बारे में एक त्रुटि हो रही है (Keras जो TensorFlow 2.0 का समर्थन नहीं करता है। हम tf.kerasTensorFlow 1.14 में किसी भी सिफारिश का उपयोग करके या वैकल्पिक रूप से डाउनग्रेड करने की सलाह देते हैं।)

धन्यवाद

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.

— डीन
स्रोत

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आपको केवल शीर्ष पर आयात बदलना होगा:

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
स्रोत

मुझे इसे इंगित करने के लिए है। मैंने वही किया है जो आपने सूचीबद्ध किया है। लेकिन मुझे निम्न त्रुटि मिली है टाइपर्रर: __init __ () 1 आवश्यक स्थिति तर्क गायब: 'इकाइयां' धन्यवाद

— डीन

यह डेंस लेयर निर्माण में एक त्रुटि है, आपके द्वारा अब तक की गई आयात त्रुटि से अलग है (इसलिए आपके द्वारा ऊपर दिया गया कोड)। संक्षेप में, सभी परतों में एक आवश्यक इकाई पैरामीटर होता है जो न्यूरॉन्स की संख्या को परिभाषित करता है। आप प्रलेखन

— निकेफ्रीक

आप मतलब इकाइयों = 6 इनपुट परत classifier.add के रूप में (घने (यूनिट = 6, init = 'वर्दी', सक्रियण = 'Relu', input_dim = 11))

— डीन

अधिक पसंद है classifier.add(Dense(6, init = 'uniform', activation = 'relu', input_shape = (11,)))। डॉक्यूमेंट के अनुसार इनपुट शेप को टपल होना चाहिए। यह अलग तरह की समस्या है, इसलिए आपको केरस का उपयोग करके एक नया प्रश्न खोलना होगा या एमएलपी कार्यान्वयन के मौजूदा उदाहरणों की जांच करनी होगी।

— निकेफ्रीक

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यह जवाब मेरे लिए काम करता है।

— वंसफैनलाइन

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TensorFlow 2.0+ केवल Keras 2.3.0+ के साथ संगत है, इसलिए यदि आप Keras 2.2.5- का उपयोग करना चाहते हैं, तो आपको TensorFlow 1.15.0- की आवश्यकता होगी। वैकल्पिक रूप से, हाँ, आप कर सकते हैं from tensorflow.keras import ..., लेकिन यह आपके kerasपैकेज का उपयोग नहीं करेगा और आप इसे अनइंस्टॉल भी कर सकते हैं।

— OverLordGoldDragon
स्रोत

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"कैन" के बीच एक बड़ा अंतर है और वास्तव में समर्थित है, केवल केरस 2.3.x टेंसोरफ्लो 2.0 का समर्थन करता है, इसलिए इसके साथ 2.2.5 का उपयोग करने की अनुशंसा नहीं करते हैं।

— मत्ती वाल्डेनेग्रो

@MatiasValdenegro अच्छी बात यह है कि उस वाक्य के लिए एक दूसरी छमाही है

— OverLordGoldDragon

हां, इसीलिए मैं आंशिक रूप से समर्थित TF संस्करणों का उल्लेख नहीं करने की सलाह देता हूं।

— मतिया वाल्डेनेग्रो

@MatiasValdenegro कुछ भी होने पर, यह स्पष्ट रूप से K2.2.5 + TF2 का उपयोग करके हतोत्साहित करता है - अन्यथा उपयोगकर्ता इसे w / o त्रुटि पर चला सकता है और सोच सकता है कि यह ठीक है। लेकिन ठीक है, लगता है कि मैं इसे और अधिक स्पष्ट कर सकता हूं - उत्तर अपडेट किया गया

— OverLordGoldDragon

1

नहीं, अब मुझे इस बात का प्रमाण मिल गया है कि केरेस 2.2.5 वास्तव में TF 2.0 का समर्थन नहीं करता है, बस इस कमिट को देखें , इसलिए केवल यह कहना कि "कैन" वास्तव में गलत है।

— मतिआ वाल्डेनेग्रो

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यदि आप उपयोग करना चाहते हैं, तो आपको अपने करियर को अपग्रेड करने की कोशिश tensorflow 2.0+करनी चाहिए जो keras 2.3+
मेरे लिए काम करता है:

pip install -U keras

या आप केरस संस्करण को 2.3 में निर्दिष्ट कर सकते हैं

— होसेन हयाति
स्रोत

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मैं उसी मुद्दे में भाग गया। निम्‍न का उपयोग करके मेरे TensorFlow को संस्करण 1.14 पर डाउनग्रेड किया गया:

!pip install tensorflow==1.14.0

त्रुटि को ठीक किया।

— क्वांटम पैगंबर
स्रोत

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सबसे पहले, आयात तन्यता:

import tensorflow as tf

इसके स्थान पर,

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

उपयोग:

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

मुझे पता है अगर यह काम करता है।

— क्रिश्चियन डिवाइनफॉवर
स्रोत

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पहली सेल पर कोड की इस लाइन ने मेरे लिए काम किया

% टेंसरफ्लो_वर्जन 1.x

— लुकास
स्रोत

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मैंने दौड़ कर समस्या तय की

pip install --ignore-installed --upgrade keras

— shihs
स्रोत