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python - 来自 Keras 应用程序模块的 TensorFlow/Keras : How to get missing models (ResNet101, ResNeXt 等)?

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-01 00:49:04 24 4
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大量记录Keras applications我的(最新)Keras 安装和 TensorFlow 1.10 Keras API 安装中缺少。我按照建议导入 Keras 的应用程序模块并按如下方式使用它:

from keras import applications
resnet = applications.ResNeXt101(include_top=False, weights='imagenet', input_shape=(SCALED_HEIGHT, SCALED_WIDTH, 3), pooling=None)

我也尝试过

resnet = applications.resnext.ResNeXt101(include_top=False, weights='imagenet', input_shape=(SCALED_HEIGHT, SCALED_WIDTH, 3), pooling=None)

但是在这两种情况下我都会遇到相同类型的错误:

AttributeError: module 'keras.applications' has no attribute 'ResNeXt101'

打印 help(applications) 输出:

Help on package keras.applications in keras:

NAME
keras.applications

PACKAGE CONTENTS
densenet
imagenet_utils
inception_resnet_v2
inception_v3
mobilenet
mobilenet_v2
mobilenetv2
nasnet
resnet50
vgg16
vgg19
xception

FUNCTIONS
DenseNet121 = wrapper(*args, **kwargs)
DenseNet169 = wrapper(*args, **kwargs)
DenseNet201 = wrapper(*args, **kwargs)
InceptionResNetV2 = wrapper(*args, **kwargs)
InceptionV3 = wrapper(*args, **kwargs)
MobileNet = wrapper(*args, **kwargs)
MobileNetV2 = wrapper(*args, **kwargs)
NASNetLarge = wrapper(*args, **kwargs)
NASNetMobile = wrapper(*args, **kwargs)
ResNet50 = wrapper(*args, **kwargs)
VGG16 = wrapper(*args, **kwargs)
VGG19 = wrapper(*args, **kwargs)
Xception = wrapper(*args, **kwargs)
keras_modules_injection(base_fun)

这表明这些模型最初并不存在于我的安装中。为什么不?它们也没有打包在 TensorFlow 的 Keras API 中。

我尝试从 Keras applications GitHub repository 复制文件并将它们粘贴到 site-packages/keras/applications/ 中,但这会产生以下堆栈跟踪:

File "myscript.py", line 517, in get_fpn
resnet = applications.resnext.ResNeXt101(include_top=False, weights='imagenet', input_shape=(SCALED_HEIGHT, SCALED_WIDTH, 3), pooling=None)
File "site-packages/keras/applications/resnet_common.py", line 575, in ResNeXt101
**kwargs)
File "site-packages/keras/applications/resnet_common.py", line 348, in ResNet
data_format=backend.image_data_format(),
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'image_data_format'

关于如何解决这个问题有什么想法吗?为什么这些没有包含在 Keras 或 TensorFlow 的默认安装中并且不能在默认安装中运行?为什么文档没有解释这一点?

最佳答案

  • 问题原因:

第 348 行的 backend 对象为 None。我猜你尝试过这样的事情:

>>> from keras_applications import resnext
>>> resnext.ResNeXt101(weights=None)

后端信息通过keras_modules_injection装饰器从keras.applications注入(inject)到keras_applications。

https://github.com/keras-team/keras/blob/c658993cf596fbd39cf800873bc457e69cfb0cdb/keras/applications/resnext.py#L17

  • 解决问题的过程:

确保 keras 和 keras 应用程序版本如下:

>>pip list |grep Keras
Keras 2.2.4
Keras-Applications 1.0.8

如果不是,请使用

进行升级
>>pip install --upgrade keras keras-applications

更新此拉取请求的更改,https://github.com/keras-team/keras/pull/11203/files进入site-packages/keras/applications

from keras import applications
resnext = applications.resnext.ResNeXt101(include_top=False, weights=None, input_shape=(299,299,3))
print(type(resnext))

关于python - 来自 Keras 应用程序模块的 TensorFlow/Keras : How to get missing models (ResNet101, ResNeXt 等)?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/56714015/

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