python - tf.keras.backend.get_session() 和 keras.backend.get_session() 返回不同的 session 对象

Question

我注意到 tf.keras.backend.get_session() 和 keras.backend.get_session() 返回不同的 session 对象。

无论如何要确保它们返回相同的对象吗？我有一些代码使用 tf.keras.backend.get_session() 来使用 tf.saved_model.simple_save 保存 Keras 模型，但如果模型来自使用 keras 而不是 tensorflow.keras 的库，则会抛出未初始化的错误

示例代码:

import tensorflow as tf
from keras.applications import ResNet50
import keras.backend as K
import tensorflow.keras.backend as J

model = ResNet50()
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

print(K.get_session())
print(J.get_session())

Answer 1

您有更大的问题，您不应该使用 keras 和 tf.keras 混合代码，这些模块不兼容，您将如果混合使用它们，会出现奇怪的错误。

如果您确实有充分的理由更改 session ，则可以使用 K.set_session 将 session 手动设置为其他实现返回的对象。