sequential 相关问题

ValueError：仅 keras.Layer 的实例

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。

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