人工智能能训练时,遇到module ‘tensorflow‘ has no attribute ‘get_default_graph‘问题的处理方法

解决TensorFlow 3.7中get_default_graph()缺失问题:升级建议与替代方案
本文介绍在使用Keras和TensorFlow 3.7时遇到的'get_default_graph()'属性缺失问题,提供不降低版本的解决方案,包括更新导入方式和推荐的库版本。通过替换库导入和选择合适的模型构建方法,帮助开发者顺利进行深度学习训练。
部署运行你感兴趣的模型镜像

module ‘tensorflow’ has no attribute 'get_default_graph’

当使用keras和tensorflow做深度学习的时候,python3.7报了这个错误
如何不降低版本,能成功进行训练

Please try:

# library to create sequential models
from tensorflow.keras.models import Sequential


# support for used layers
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, BatchNormalization, Flatten, Dense, Dropout, Activation, GlobalMaxPooling2D

# used optimizer
from tensorflow.keras.optimizers import Adam

instead of

# library to create sequential models
from keras.models import Sequential


# support for used layers
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, BatchNormalization, Flatten, Dense, Dropout, Activation, GlobalMaxPooling2D

# used optimizer
from keras.optimizers import Adam

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TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

在Python中,"dense"可以指代多个概念。根据引用,"dense-graph"是指一个可以创建有向图和无向图的Python实现版,其中包括了点的集合、边的映射、查询边是否存在、查询点是否存在以及获取点和边的位置等功能。这个实现版还包括了点的key值、边的权重和点的value等信息。 另外,根据引用,"dense"也可以指代神经网络中的全连接层,具体地说是keras库中的keras.layers.Dense()函数。这个函数实现了神经网络中的全连接层,可以设置神经元的数量、激活函数、是否使用偏置项以及权重和偏置项的初始化等参数。 总之,"dense"在Python中可以指代图的表示以及神经网络中的全连接层的实现。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [dense graph python实现](https://download.csdn.net/download/weixin_43574184/10778239)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [【Python-Keraskeras.layers.Dense层的解析与使用](https://blog.csdn.net/weixin_43935696/article/details/112212926)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [Python_第五篇 Keras(1)_网络 Dense层的堆叠](https://blog.csdn.net/ab19920904/article/details/89458423)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]
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