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我正在 Keras 中制作 CNN。但我在制作 Keras 模型时遇到问题。这是我的代码:
x = Input(shape=(256,256,1))
for i in range(16):
u = int(16 * 2 ** (i//4))
x = BatchNormalization()(x)
x1 = Conv2D(u, kernel_size=(1,1), strides=(1,1), activation='relu')(x)
x1 = MaxPooling2D(pool_size=(3,3), strides=(1,1))(x1)
x2 = Conv2D(u, kernel_size=(2,2), strides=(1,1), activation='relu')(x)
x2 = MaxPooling2D(pool_size=(2,2), strides=(1,1))(x2)
x3 = Conv2D(u, kernel_size=(3,3), strides=(1,1), activation='relu')(x)
x3 = MaxPooling2D(pool_size=(1,1), strides=(1,1))(x3)
x = multiply([x1, x2, x3])
#x = Dropout(0.45)(x)
x = MaxPooling2D(pool_size=(3,3), strides=(1,1))(x)
out = BatchNormalization()(x)
model = tf.keras.models.Model(inputs=x, outputs=out)
我收到以下错误:
AttributeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-99-630b3ef0b15f> in <module>()
13 x = MaxPooling2D(pool_size=(3,3), strides=(1,1))(x)
14 out = BatchNormalization()(x)
---> 15 model = tf.keras.models.Model(inputs=x, outputs=out)
...
AttributeError: 'Model' object has no attribute '_name'
最佳答案
问题是您在将 x
定义为输入张量后将其他张量分配给它。因此,它不能用作模型的输入,即inputs=x
。要通过最少的修改解决此问题,只需将 x 定义为输入张量后将其存储在另一个变量中即可:
x = Input(shape=(256,256,1))
inp = x
# the rest is the same...
model = tf.keras.models.Model(inputs=inp, outputs=out) # pass `inp` as inputs
关于python - “模型”对象没有属性 '_name',我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/52907059/
我正在 Keras 中制作 CNN。但我在制作 Keras 模型时遇到问题。这是我的代码: x = Input(shape=(256,256,1)) for i in range(16): u
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense from tensorflow.keras.models import Model input_img
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如标题所示 - 我有一个包含多行的文件,其中每行包含字符串 BID_1:**** . ****是不同的数字。例如: string1 string2 BID_1:1111 string3 string1
This error is thrown up when "hr.employee" or any other model with Many2many field is inherited to m
我不明白出了什么问题。我需要有两组输入,因此我将它们分开并给每个输入一个名称(服务目的),然后将它们连接起来以将它们链接到下一层。 layer_input1 = tf.keras.Input(sha
ctypes.WinDLL("C:\Program Files\AHSDK\bin\ahscript.dll") Traceback (most recent call last): File "
我是一名优秀的程序员,十分优秀!