LSTM代码实现报错方案解决

这篇博客讲述了在使用tf.keras.Sequential构建RNN或LSTM模型时遇到的错误,问题出在numpy版本不兼容。作者通过更新numpy到1.19.5解决了AttributeError,同时提到了在tensorflow2.2下会遇到的NotImplementedError,并同样给出了解决方案。博客重点讨论了如何排查和解决这类依赖库版本引发的问题。

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用 tf.keras.Sequential 实现RNN、LSTM的相关代码实现过程中,一直报在model.fit 那一步,

报这个错误

AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'dtype',后来整了半天发现是numpy版本问题,于是重新对numpy配置了一下,

直接输入

conda install numpy=1.19.5 -c conda-forge

再跑代码直接出来了结果,太不容易了啊。

这点问题查了很久资料,甚至在过程有下载了一个tensorflow2.2,如果用tensorflow2.2 跑代码会出现 

NotImplementedError: Cannot convert a symbolic Tensor (sequential/lstm/strided_slice:0) to a numpy  这个错误的提示,也是按照上述的方法解决。

 

 

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