Am在Windows 10上使用tensorflow 2.1。跑步
model.add(Conv3D(16, (22, 5, 5), strides=(1, 2, 2), padding='valid',activation='relu',data_format= "channels_first", input_shape=input_shape))
在spyder上出现上述错误。我该如何解决这个错误?
答案 0 :(得分:11)
我在这里找到了答案-https://github.com/keras-team/keras/issues/13684。
我在Anaconda的keras遇到load_model()
的相同问题:
AttributeError:模块'tensorflow_core._api.v2.config'没有属性'experimental_list_devices'
我在
中发现了问题根源... \ anaconda3 \ envs \ tf_env \ Lib \ site-packages \ keras \ backend \ tensorflow_backend.py
在506行中,我更改了行
_LOCAL_DEVICES = tf.config.experimental_list_devices()
到
devices = tf.config.list_logical_devices()
_LOCAL_DEVICES = [x.name for x in devices]
它有效
答案 1 :(得分:5)
对于jupyter用户,您可以使用此功能:-
import tensorflow as tf
import keras.backend.tensorflow_backend as tfback
print("tf.__version__ is", tf.__version__)
print("tf.keras.__version__ is:", tf.keras.__version__)
def _get_available_gpus():
"""Get a list of available gpu devices (formatted as strings).
# Returns
A list of available GPU devices.
"""
#global _LOCAL_DEVICES
if tfback._LOCAL_DEVICES is None:
devices = tf.config.list_logical_devices()
tfback._LOCAL_DEVICES = [x.name for x in devices]
return [x for x in tfback._LOCAL_DEVICES if 'device:gpu' in x.lower()]
tfback._get_available_gpus = _get_available_gpus
答案 2 :(得分:1)
我有类似的问题。 就我而言,我的代码是这样的:
from keras import load_model
看来keras有问题。所以我改用了这个。
from tensorflow.keras.models import load_model
那解决了我的问题,希望对您有所帮助。