WARNING:tensorflow:AutoGraph could not transform ＜bound method TokenAndPositionEmbedding.call of ＜__

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#深度学习 #tensorflow #keras #机器学习 #人工智能

博主在运行深度学习模型时遇到AutoGraph转化失败及模块缺失的错误，通过升级TensorFlow和tensorflow-estimator版本至一致，成功解决问题。提醒遇到类似问题时要冷静分析，避免慌乱。

WARNING:tensorflow:AutoGraph could not transform <bound method TokenAndPositionEmbedding.call of <__main__.TokenAndPositionEmbedding object at 0x0000018165769888>> and will run it as-is. Please report this to the TensorFlow team. When filing the bug, set 

AttributeError: module 'tensorflow_core.python.keras.api._v2.keras.layers' has no attribute 'MultiHeadAttention'

Cause: No module named 'tensorflow_core.estimator'

今天跑最近搭建的深度学习模型，突然就报错了，当时就把我吓出一身冷汗。。。

最后，仔细查看，可能是tensorflow版本有问题，于是把tensorflow的版本升到与tensorflow-estimator版本一致，最后完美解决该问题！！！nice

以后遇到类似的问题希望能长点经验，还有就是遇到问题一定要冷静思考，切莫乱了阵脚！！！

***解决WARNING:tensorflow:AutoGraph could not transform ＜bound method **************call of ***＜**
scxcly的博客
10-25 5384
解决WARNING:tensorflow:AutoGraph could not transform <bound method call of <. object at 0x0000019F10A63F08>> and will run it as-is.** 问题：在定义层中使用了Dense层，进行网络训练时有Warning***WARNING:tensorflow:AutoGraph could not transform <bound method *c
tensorflow （1）WARNING:tensorflow:AutoGraph could not transform；（2）自定义层 无训练的参数
Tak-Wah Blog
07-20 5274
背景：自定义了一个层，该层中引用了一个函数（该函数中有dense层）。 出现问题： （1）WARNING:tensorflow:AutoGraph could not transform <bound method DinAttentionLayer.call of <din.DinAttentionLayer object at 0x1487f00ea198>> and will run it as-is. Please report this to the TensorFl.
WARNING:tensorflow:AutoGraph could not transform Cause: No module named ‘tensorflow_core.estimator‘
u010442263的博客
05-02 622
问题：WARNING:tensorflow:AutoGraph could not transform
【tensorflow】AttributeError: module ‘tensorflow.keras.layers‘ has no attribute ‘MultiHeadAttention‘
菜鸡踩的坑s
06-06 1312
在本地可以运行，但是服务器上显示如下AttributeError: module 'tensorflow.keras.layers' has no attribute 'MultiHeadAttention'（服务器上只安装了tensorflow-gpu没有安装tensorflow）
WARNING:tensorflow:AutoGraph could not transform xxx and will run it as-is 的一种解决思路
m0_38052500的博客
08-07 2783
警告内容： WARNING:tensorflow:AutoGraph could not transform <bound method TensorflowDataset.load_and_preprocess_image of <__main__.TensorflowDataset object at 0x7fc8d36be3d0>> and will run it as-is. Cause: mangled names are not yet supported To sile
2025-05-12 23:15:40.985155: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN)to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX AVX2 To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. 2025-05-12 23:15:40.994134: I tensorflow/core/common_runtime/process_util.cc:146] Creating new thread pool with default inter op setting: 2. Tune using inter_op_parallelism_threads for best performance. tcn_cnn_output: (None, 39, 512) WARNING:tensorflow:AutoGraph could not transform <bound method MultiHeadAttention.call of <__main__.MultiHeadAttention object at 0x00000230CC131FD0>> and will run it as-is. Please report this to the TensorFlow team. When filing the bug, set the verbosity to 10 (on Linux, `export AUTOGRAPH_VERBOSITY=10`) and attach the full output. Cause: module 'gast' has no attribute 'Index' To silence this warning, decorate the function with @tf.autograph.experimental.do_not_convert
最新发布
05-13
当遇到类似 `"module 'gast' has no attribute 'Index'"` 的警告时，这是由于 Tensorflow 自动图机制（AutoGraph）依赖于外部包 gast 的特定功能所致。此类问题是因不同版本间的兼容性差异引起[^2]。 #### 更新 ...
WARNING:tensorflow:Entity <bound method Dense.call of <tensorflow.python.layers.core.Dense object at 0x0000028FA629E6A0>> could not be transformed and will be executed as-is. Please report this to the AutgoGraph team. When filing the bug, set the verbosity to 10 (on Linux, `export AUTOGRAPH_VERBOSITY=10`) and attach the full output. Cause: converting <bound method Dense.call of <tensorflow.python.layers.core.Dense object at 0x0000028FA629E6A0>>: AttributeError: module 'gast' has no attribute 'Index'
04-16
<think>好的，我现在遇到了TensorFlow的一个问题，就是在使用Autograph转换包含Dense层的方法时，出现了AttributeError: 'gast' has no attribute 'Index'的错误。我需要解决这个问题，但首先得弄清楚原因。 首先，...
WARNING:tensorflow:AutoGraph could not transform <function Model.make_test_function.<locals>.test_function at 0x0000018CEA87BEE8> and will run it as-is. Please report this to the TensorFlow team. When filing the bug, set the verbosity to 10 (on Linux, `export AUTOGRAPH_VERBOSITY=10`) and attach the full output. Cause: 'arguments' object has no attribute 'posonlyargs' To silence this warning, decorate the function with @tf.autograph.experimental.do_not_convert
05-26
如果这个警告信息影响了程序的运行，你可以尝试使用 `@tf.autograph.experimental.do_not_convert` 装饰器来禁止 TensorFlow 将这个函数转换为计算图形式。例如： ```python import tensorflow as tf @tf....
Cause: No module named ‘tensorflow_core.estimator‘（解决方法）
Welcome
12-11 8949
1. 问题描述：准备在VS code执行以下命令： x_input, x_output = gcn_lstm.in_out_tensors() 结果报错：Cause: No module named 'tensorflow_core.estimator' WARNING: AutoGraph could not transform <bound method FixedAdjacencyGraphConvolution.call of <stellargraph.layer.gcn_l
WARNING:tensorflow:AutoGraph could not transform and will run it as-is. 解决方法
weixin_42652422的博客
11-23 3986
将gast装成对应版本就好了 The following versions should work (note that pip install should pull the correct dependencies in TF 2.2 and later): TF version gast version 2.0, 2.1, 2.2 0.2.2 2.3, nightly 0.3.3 使用以下命令确保装对了版本: pip install gast== --force-reinsta
取消打印Tensorflow中的无用信息，如tensorflow:AutoGraph could not transform ＜*＞ and will run it as-is、加载CUDA信息等
地理信息系统、摄影测量与遥感、人工智能
05-25 1万+
取消打印Tensorflow中的无用信息，如WARNING:tensorflow:AutoGraph could not transform bound method BatchNorm.call of model.BatchNorm object at 0x0000021764BB9F60 and will run it as-is、加载CUDA信息等
解决报错 模块‘tensorflow.python.keras.api._v2.keras.layers‘没有属性‘CuDNNLSTM‘
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家里没矿
02-01 1万+
当我写tf.keras.layers.LSTM ，我收到了警告 Note that this layer is not optimized for performance. Please use tf.keras.layers.CuDNNLSTM for better performance on GPU. 但是当我将图层更改为tf.keras.layers.CuDNNLSTM ，我收到错误 AttributeError: module ‘tensorflow.python.keras.api._v2.ke
解决 AttributeError: module ‘tensorflow.keras.utils‘ has no attribute ‘multi_gpu_model‘
豆芽菜
09-03 6960
问题：迁移低版本keras代码到高版本tensorflow代码时出现错误： AttributeError: module 'tensorflow.keras.utils' has no attribute 'multi_gpu_model' 原因：这是由于，高版本的keras中已经弃用multi_gpu_model方法，而使用了新的并行方法tf.distribute.MirroredStrategy()，这种并行即支持单机单卡，也支持多机多卡等多种形式的并行。 解决方案： ...
解决AttributeError: module ‘tensorflow.python.keras‘ has no attribute ‘Model‘
牛肉胡辣汤
10-13 5106
接下来，使用训练集训练模型，指定了训练的轮数和验证集。它是TensorFlow库的一部分，并且从TensorFlow 2.0版本开始成为官方推荐的高级API。​错误可能是由于TensorFlow版本不兼容或导入错误的模块导致的。通过升级TensorFlow版本、正确导入模块、检查其他依赖项或重新安装TensorFlow，您可以解决这个错误。​类时发生，它可能是由于TensorFlow版本不兼容或导入错误的模块导致的。如果您使用了错误的导入语句，将其更正为上述代码，并重新运行代码。​错误的原因是导入的​。
Ubuntu18.04安装hls4ml+tensorflow-gpu
weixin_45587004的博客
06-25 3070
主要分为两部分，一部分是安装hls4ml另一个是安装gpu 版本的tensorflow，比较难安装的是tfhttps://github.com/fastmachinelearning/hls4ml-tutorial不然报错”AttributeError: module ‘tensorflow.keras.layers’ has no attribute ‘MultiHeadAttention’根据https://github.com/fastmachinelearning/hls4ml/issues/514
tensorflow的新老api异常
徐子元
08-10 2275
这是个人在学习tensorflow过程中所收集的一些新老api的不同用处，来源则是csdn等所有博客网站等以及个人提供的解决方案。我会贴出所有出处。如果新旧api的返回类型或者是其他有所不同，请看官方文档。.........
解决module ‘tensorflow_core.python.keras.api._v2.keras.activations‘ has no attribute ‘sw
weixin_43426254的博客
11-30 1万+
起因 今天在用transformers的时候，导包一直报错 AttributeError: module 'tensorflow_core.python.keras.api._v2.keras.activations' has no attribute 'swish' 反正就是说swish这个激活函数找不到 因为我的代码是在这里报错的 from transformers import BertModel 完整的报错 Traceback (most recent call last): File "
解决cannot import name ‘MultiHeadAttention‘ from ‘tensorflow.keras.layers‘
QAQIknow的博客
06-25 8899
无法引入MultiHeadAttention 报错 cannot import name ‘MultiHeadAttention’ from ‘tensorflow.keras.layers’ 尝试了引入MultiHeadAttention，发现报错，在官网中给出了三种注意力机制层，其他两种都能正常引入。估摸着是tensorflow版本等问题 求解答，感激不尽 ...
解决AttributeError: module tensorflow_core.keras has no attribute Dense
com_fang_bean的博客
06-05 7709
使用工具是jupyter notebook，按照视频中代码照敲竟然是错的，无语，使用tab键一步步打开方法选择问题才解决，终于找到Dense方法所在地，附上原代码和改正后代码： model.add(tf.keras.Dense(10,activation = 'softmax')) 改正后： model.add(tf.keras.layers.Dense(10,activation = 'softmax')) ...
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