- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我正在使用 Kerassurgeon 模块进行修剪。我在谷歌 colab 中使用 VGG-16 时遇到了这个错误。它适用于其他模型。有人可以帮我解决这个问题。
---> 17 model_new = surgeon.operate()<br>
18 return model_new
>>/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/kerassurgeon/surgeon.py in operate(self)
152 sub_output_nodes = utils.get_node_inbound_nodes(node)
153 outputs, output_masks = self._rebuild_graph(self.model.inputs,
--> 154 sub_output_nodes)
155
156 # Perform surgery at this node
>>/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/kerassurgeon/surgeon.py in _rebuild_graph(self, graph_inputs, output_nodes, graph_input_masks)
264 # Call the recursive _rebuild_rec method to rebuild the submodel up to
265 # each output layer
--> 266 outputs, output_masks = zip(*[_rebuild_rec(n) for n in output_nodes])
267 return outputs, output_masks
268
>>/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/kerassurgeon/surgeon.py in <listcomp>(.0)
264 # Call the recursive _rebuild_rec method to rebuild the submodel up to
265 # each output layer
--> 266 outputs, output_masks = zip(*[_rebuild_rec(n) for n in output_nodes])
267 return outputs, output_masks
268
>>/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/kerassurgeon/surgeon.py in _rebuild_rec(node)
216 # Check for replaced tensors before any other checks:
217 # these are created by the surgery methods.
--> 218 if node_output in self._replace_tensors.keys():
219 logging.debug('bottomed out at replaced output: {0}'.format(
220 node_output))
>>/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/framework/ops.py in __hash__(self)
724 if (Tensor._USE_EQUALITY and executing_eagerly_outside_functions() and
725 (g is None or g.building_function)):
--> 726 raise TypeError("Tensor is unhashable. "
727 "Instead, use tensor.ref() as the key.")
728 else:
**TypeError: Tensor is unhashable. Instead, use tensor.ref() as the key.**
最佳答案
当我尝试 Deep learning example with GradientExplainer 时,我已经解决了类似的问题.这是版本不兼容造成的。
添加以下代码可能会有所帮助:
import tensorflow.compat.v1.keras.backend as K
import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
tf 版本是 2.3.1
关于keras - TypeError : Tensor is unhashable. 相反,使用 tensor.ref() 作为键。在 Keras 外科医生,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/61056781/
我是 python 的新手。我可以取消哈希,或者更确切地说,我怎样才能取消哈希值。我正在使用 std hash() 函数。我想做的是首先散列一个值,将它发送到某个地方,然后再散列它: #process
不完全确定它是否与 scipy 相关,这就是我包含 python 标签的原因。 我有一个数据网格。每当我尝试访问网格中的某些内容时,如下所示: d = pd.read_csv('Debugdata1.
abc = {} abc[int: anotherint] 然后错误就来了。类型错误:不可散列的类型?为什么我收到这个?我试过 str() 最佳答案 这似乎是一个语法问题: >>> abc = {}
我正在尝试获取元组列表:类似于 [ [(1,0),(2,0),(3,0)],[(1,1),(2 ,1),(3,1)....]]我用了这个说法 set([(a,b)for a in range(3)]f
我试图分割一个字符串,然后从该字符串中取出一个关键字并在字典中找到它。然后我想调出字典的那部分,但我遇到了这个错误 - TypeError: unhashable type:set -最后一行: so
我偶然发现了this question并想知道为什么我不能这样做: # this does not work pipeline = { {"resample" : {"type" : "tra
我正在尝试使用以下数据框运行回归 dfMyRoll 数据框的头部看起来像: SCORE SCORE_LAG date
我正在使用用 Python 编写的数学包 SAGE。 我正在尝试操作一些向量集,但我不断收到上述错误消息。我完全不知道它在告诉我什么,尽管我确实理解可变的含义有人可以用相当简单的概念术语解释它告诉我的
我正在尝试运行一个有效执行以下操作的程序: if [4, 5, False, False, False, False] in {} 而且,在这一行中,我得到了一个 TypeError: unhasha
board = [["bRook", "bKnight", "bBishop", "bQueen", "bKing", "bBishop", "bKnight", "bRook"],
我有一个数据框,还包含空间信息(坐标)。由于某种原因,尽管 gemoetry 列具有相同的信息,但它并不被视为相同,因此会出现错误。 FID_buffer geometry 0 140 LINE
我正在尝试从文件中收集错误,并且需要对它们进行计数这是我需要的输出:[ error1 : 6 , error2 : 3 , error3 : 2] import os,sys import colle
我在我的程序中收到以下错误:追溯: Traceback (most recent call last): File "C:\Python33\Archive\PythonGrafos\Alpha.py
这段代码给我一个错误unhashable type: dict 谁能给我解释一下解决方案是什么? negids = movie_reviews.fileids('neg') def word_feat
我有一个非常简单的字典,上面有一些数据: some_data= {'totalsForAllResults': {'ga:sessions': '11'}, 'profileInfo': {'inte
我正在尝试用 Python 实现缓存功能。代码如下所示: def memoize(func): """Store the results of the decorated function f
所以我有一个散列函数的代码,从它的外观来看,没有办法简单地取消散列它(很多按位 AND、OR、Shift 等)。我的问题是,如果我需要在被散列之前找出原始值,是否有比暴力破解一组可能值更有效的方法?
更新:我正在使用“Socrata Open Source API”中的一些示例代码。我在代码中注意到以下注释: # First 2000 results, returned as JSON from
尽管我从未在代码中的任何地方使用过字典,但我收到了有关字典的错误消息 这是我的代码: mm=[] soln=[] for i in range(len(momvec)): string = s
我下载了 Kaggle Kernel作为 Jupyter Notebook 文件,我尝试在本地系统上运行。内核在 Kaggle 上运行良好。但是,当我尝试将其作为 .ipynb 文件运行时,以下行(在
我是一名优秀的程序员,十分优秀!