Question

回溯（最近通话最近）：文件“ C：\ Users \ gutolinPC \ Desktop \ tensorflow.py”，第3行，在从keras.datasets导入mnist 文件“ C：\ Program Files \ Python37 \ lib \ site-packages \ keras__init __。py”，第3行，在来自。导入工具文件“ C：\ Program Files \ Python37 \ lib \ site-packages \ keras \ utils__init __。py”，第6行来自。导入conv_utils 文件“ C：\ Program Files \ Python37 \ lib \ site-packages \ keras \ utils \ conv_utils.py”，第9行从..导入后端为K 文件“ C：\ Program Files \ Python37 \ lib \ site-packages \ keras \ backend__init __。py”，第89行，在从.tensorflow_backend导入* 文件“ C：\ Program Files \ Python37 \ lib \ site- packages \ keras \ backend \ tensorflow_backend.py”，第5行，在将tensorflow作为tf导入文件“ C：\ Users \ gutolinPC \ Desktop \ tensorflow.py”，第3行，在从keras.datasets导入mnist 文件“ C：\ Program Files \ Python37 \ lib \ site- packages \ keras \ datasets__init __。py“，第4行，在来自。导入imdb 文件“ C：\ Program Files \ Python37 \ lib \ site-packages \ keras \ datasets \ imdb.py”，第8行从..preprocessing.sequence导入_remove_long_seq 文件“ C：\ Program Files \ Python37 \ lib \ site- packages \ keras \ preprocessing__init __。py“，第12行来自。导入图片文件“ C：\ Program Files \ Python37 \ lib \ site- 包\ keras \ preprocessing \ image.py”，第11行，在从keras_preprocessing导入图像文件“ C：\ Program Files \ Python37 \ lib \ site- packages \ keras_preprocessing \ image__init __。py“，第6行从.dataframe_iterator导入DataFrameIterator 文件“ C：\ Program Files \ Python37 \ lib \ site- packages \ keras_preprocessing \ image \ dataframe_iterator.py“，第10行，在从.iterator导入BatchFromFilesMixin，迭代器文件“ C：\ Program Files \ Python37 \ lib \ site-packages \ keras_preprocessing \ image \ iterator.py”，第13行，在 IteratorType = get_keras_submodule（'utils'）。序列 AttributeError：模块'keras.utils'没有属性'Sequence'

赢10

python 3.7.0

Keras 2.2.4

Keras-Applications 1.0.7

Keras预处理1.0.9

tensorboard 1.13.1

tensorflow 1.13.1

tensorflow-estimator 1.13.0

完整代码

import numpy

from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.utils import np_utils


numpy.random.seed(42)


(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()

X_train = X_train.reshape(60000, 784)
X_test = X_test.reshape(10000, 784)

X_train = X_train.astype('float32')
X_test = X_test.astype('float32')
X_train /= 255
X_test /= 255


Y_train = np_utils.to_categorical(y_train, 10)
Y_test = np_utils.to_categorical(y_test, 10)


model = Sequential()


model.add(Dense(800, input_dim=784, activation="relu",         
kernel_initializer="normal"))
model.add(Dense(10, activation="softmax", kernel_initializer="normal"))


model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer="SGD", metrics=["accuracy"])

print(model.summary())


model.fit(X_train, Y_train, batch_size=200, epochs=25, validation_split=0.2, verbose=2)


scores = model.evaluate(X_test, Y_test, verbose=0)
print("Точность работы на тестовых данных: %.2f%%" % (scores[1]*100))

Answer 1

我在 Keras 2.4.3 中遇到同样的错误。写作时

from keras import utils

或

from keras.utils import to_categorical

解决：

from keras.utils import np_utils

显然这会因版本而异。

Answer 2

对于 Keras 版本 - 2.5.0 和 TF 版本 - 2.5.0

from tensorflow.keras.utils import to_categorical

并与

一起工作

keras.utils.to_categorical()

Answer 3

使用keras == 2.2.4和tensorflow == 1.14.0运行上述代码。

没有错误。

升级TensorFlow应该可以解决此问题。干杯：）

Answer 4

较新版本的keras == 2.4.0和tensorflow == 2.3.0将按以下方式工作。

替换：

from keras.utils import np_utils

为

from keras import utils as np_utils

Answer 5

我正在运行 Tensorflow 2.5.0 版。通过反复试验，我发现 keras.utils.np_utils 有效。我猜他们在某些更新中将它移到 np_utils 中，因此 .to_categorical 可以正常工作。

将“np_utils.to_categorical”改为“keras.utils.np_utils.to_categorical”

Answer 6

我遇到了同样的问题。我的 keras 版本是 2.7.0，我的 tensorflow 版本是 2.7.0，但行

keras.utils.Sequence

对我不起作用。你可以使用

keras.utils.all_utils.Sequence

代替

AttributeError：模块“ keras.utils”没有属性“ Sequence”

6 个答案: