我正在尝试通过迁移学习对 2 个类别进行分类。预处理数据后，我想应用“InceptionResNetV2”。我想删除这个 Keras 应用程序的最后一层并希望...
ValueError：只能将“keras.Layer”的实例添加到顺序模型中
ValueError：只能将“keras.Layer”的实例添加到顺序模型中。 收到： （类型 ValueError: Only instances of `keras.Layer` can be added to a Sequential model. Received: <tensorflow_hub.keras_layer.KerasLayer object at 0x7c61f819f590> (of type <class 'tensorflow_hub.keras_layer.KerasLayer'>) 代码： import kagglehub # Download latest version path = kagglehub.model_download("google/mobilenet-v2/tensorFlow2/tf2-preview-feature-vector") mobile_net = hub.KerasLayer("https://tfhub.dev/google/tf2-preview/mobilenet_v2/feature_vector/4", input_shape=(224, 224, 3), # Change as per your input size trainable=False) # Freeze weights if you don't want to fine-tune # Define the Sequential model model = tf.keras.models.Sequential([ mobile_net, # Use the pre-trained model as the first layer tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid') # Final layer for binary classification ]) 我想解决问题，但我不能，我需要帮助。 代码在 tensorflow==2.15 和 tensorflow_hub==0.16.1 中运行良好。因此，该错误可能是由于 Keras 3.0 与 TensorFlow 2.17 集成时出现的兼容性问题造成的。考虑使用 tf-keras (Keras 2.0) 可以解决问题，或者使用 Lambda 层来包装 hub.KerasLayer (mobile_net) 确保兼容性并允许您使用 tf.keras.models.Sequential 构建模型。 使用lambda层来包裹hub层 import tensorflow as tf import tensorflow_hub as hub import kagglehub path = kagglehub.model_download("google/mobilenet-v2/tensorFlow2/tf2-preview-feature-vector") mobile_net = hub.KerasLayer( "https://tfhub.dev/google/tf2-preview/mobilenet_v2/feature_vector/4") model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.InputLayer(input_shape=(224, 224, 3)), tf.keras.layers.Lambda(lambda x: mobile_net(x)), tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.summary() 输出： Model: "sequential_5" ┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┓ ┃ Layer (type) ┃ Output Shape ┃ Param # ┃ ┡━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━┩ │ lambda_2 (Lambda) │ (None, 1280) │ 0 │ ├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ │ dense_5 (Dense) │ (None, 1) │ 1,281 │ └──────────────────────────────────────┴─────────────────────────────┴─────────────────┘ Total params: 1,281 (5.00 KB) Trainable params: 1,281 (5.00 KB) Non-trainable params: 0 (0.00 B) 请参阅此要点和文档了解更多详细信息。
ValueError：只能将 keras.Layer 的实例添加到 Sequential 模型中。已收到： （类型 ValueError：只能将 keras.Layer 的实例添加到顺序模型中。已收到：（类型为 ） 代码： 导入kagglehub 下载最新版本 路径 = kagglehub.model_download(“google/mobilenet-v2/tensorFlow2/tf2-preview-feature-vector”) mobile_net = hub.KerasLayer("https://tfhub.dev/google/tf2-preview/mobilenet_v2/feature_vector/4", input_shape=(224, 224, 3), # 根据您的输入大小进行更改 trainable=False) # 如果不想微调则冻结权重 定义顺序模型 模型 = tf.keras.models.Sequential([ mobile_net, # 使用预训练模型作为第一层 tf.keras.layers.Dense(1,activation='sigmoid') # 二元分类的最终层 ]) 我想解决问题，但我不能，我需要帮助。如果需要完整代码请告诉我在 Colab 或其他地方发送给您 即使我问 chatgpt 但解决方案没有字 代码在 tensorflow==2.15 和 tensorflow_hub==0.16.1 中运行良好。因此，该错误可能是由于 Keras 3.0 与 TensorFlow 2.17 集成时出现的兼容性问题造成的。考虑使用 tf-keras (Keras 2.0) 可以解决问题，或者使用 Lambda 层来包装 hub.KerasLayer (mobile_net) 确保兼容性并允许您使用 tf.keras.models.Sequential 构建模型。 使用lambda层来包裹hub层 import tensorflow as tf import tensorflow_hub as hub import kagglehub path = kagglehub.model_download("google/mobilenet-v2/tensorFlow2/tf2-preview-feature-vector") mobile_net = hub.KerasLayer( "https://tfhub.dev/google/tf2-preview/mobilenet_v2/feature_vector/4") model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.InputLayer(input_shape=(224, 224, 3)), tf.keras.layers.Lambda(lambda x: mobile_net(x)), tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.summary() 输出： Model: "sequential_5" ┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┓ ┃ Layer (type) ┃ Output Shape ┃ Param # ┃ ┡━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━┩ │ lambda_2 (Lambda) │ (None, 1280) │ 0 │ ├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ │ dense_5 (Dense) │ (None, 1) │ 1,281 │ └──────────────────────────────────────┴─────────────────────────────┴─────────────────┘ Total params: 1,281 (5.00 KB) Trainable params: 1,281 (5.00 KB) Non-trainable params: 0 (0.00 B) 请参阅此要点和文档了解更多详细信息。
TensorFlow 2：运行时错误：无法在稀疏变量上使用约束函数
我用 embeddings_constraint 定义一个嵌入对象： 从tensorflow.keras.layers导入嵌入 从tensorflow.keras.constraints导入UnitNorm 。 。 。 emb = 嵌入（input_dim，output_dim，...
在Keras嵌入层中传递batch_input_shape参数时出现值错误
我在 Jupyter Lab 和 VScode 中传递“batch_input_shape”时也遇到问题。 ### 定义 RNN 模型 ### def LSTM(rnn_units): 返回 tf.keras.layers.LSTM( rnn_单位，
我在使用 TensorFlow Hub 时遇到了与 Sequential 相关的错误。谁能帮我解决这个问题吗？” 在此输入图像描述 “ValueError：只有 keras.Layer 的实例可以是
我正在研究 Keras，尝试深入研究深度学习。 据我所知，由于梯度消失问题，仅堆叠几个致密层就可以有效地阻止反向传播的工作。 我
具有 BatchNormalization 的模型：停滞测试损失
我使用 Keras 编写了一个神经网络。它包含 BatchNormalization 层。 当我用 model.fit 训练它时，一切都很好。当按照此处所述使用张量流对其进行训练时，训练是
RandomCrop 导致 INVALID_ARGUMENT：需要可广播的形状
我正在使用 Keras 训练神经网络，并尝试使用 RandomCrop 层。我正在使用动态大小的数据集（不同的分辨率），但我发现它目前不是此问题的原因。 当...
我注意到Keras 中不再提供weight_regularizer，取而代之的是活动和内核正则化器。 我想知道：
我正在尝试将形状为 (None, 11, 1, 1) 的张量与另一个形状为 (None,1,1,1) 的张量连接起来。阅读 keras.layers.Concatenate() 文档我明白形状应该是相同的
ValueError：未知层：“CustomScaleLayer”。请确保您使用的是`keras.utils.custom_object_scope`
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YAMNet模型可以与hub.KerasLayer一起使用吗？
我正在尝试使用 YAMNet 进行迁移学习来执行语音命令识别。我计划使用简单音频项目中的迷你语音命令数据集来训练模型。我的目标...
传递给嵌入的无法识别的关键字参数：{'input_length': 10}
我正在尝试构建下面这个 RNN， 导入keras 模型=顺序（） 输入尺寸=3 输出调暗=1 输入长度=1 model.add（keras.layers.Embedding（input_dim，output_dim，input_length = input_length））...
使用keras时出错：模块'keras.layers'没有属性'TextVectorization'
导入操作系统 os.environ["KERAS_BACKEND"] = "张量流" 将 pandas 导入为 pd 导入路径库 随机导入 导入字符串 进口重新 将 numpy 导入为 np 将张量流导入为 tf 导入...
Tensorflow v2.16 tf.keras.layers 嵌入不接受 input_length 参数
在使用 LSTM 模型的嵌入时，我遇到了 input_length 的问题： ValueError：无法识别的关键字参数传递给嵌入：{'input_length'：536} 输入长度是否为
属性错误：“嵌入”对象没有属性“嵌入” - TensorFlow 和 Keras
好吧，我有一个完全运行的 keras 模型，然后用以下行保存权重： model.save_weights("rho_beta_true_tf", save_format="tf") 然后在另一个文件中我构建 j...
加载keras模型后如何删除Keras中的层（Efficient Net B7）
我以这种方式加载模型： 模型= EfficientNetB7（权重='imagenet'，include_top=False，input_shape=input_shape） 我想做的是将图层删除到位： model.layers[1] #Resca...
我用来获取图像分类模型的热图，以了解我的模型如何做出调整模型的决策。但不幸的是我收到一个错误，我不知道如何正确修复它。 导入...
使用 keras.layers.RandomRotation() 进行数据增强不会产生相同的结果
在我的项目中，我有原始图像和相应蒙版的数据集。我想执行增强，因此它是随机的，但图像和匹配掩模相同。为此，我定义了 keras 顺序