Keras和Tensorflow：UnboundLocalError：赋值之前引用了本地变量'self'

Question

我正在关注TensorFlow和Keras的教程。

当我运行以下语法时：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

model = Sequential()

model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

（这不是完整的stacktrace，因为StackOverflow不会让我说它只有代码） 我收到以下错误：

--------------------------------------------------------------------
UnboundLocalError                  Traceback (most recent call last)
<ipython-input-49-30ebc8793948> in <module>()
      5 from keras.layers import Dense
      6 
----> 7 model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))

--> 164                     layer(x)
    165                     set_inputs = True
    166                 else:


/usr/local/lib/python3.7/site-packages/keras/initializers.py in __call__(self, shape, dtype)
   self._message_listener.Modified()

UnboundLocalError: local variable 'self' referenced before assignment

这可能是因为python 3.7吗？

Answer 1

是的，我必须卸载并重新安装Python 3.6。 Python 3.7看起来引入了意外的行为。幸运的是，我的问题现在已经解决。

Answer 2

我有同样的问题。问题似乎出在python 3.7上。我没有卸载3.7并安装3.6，而是下载了anaconda，而是为3.6和其他所有依赖关系创建了一个虚拟环境。