问题：keras与tensorflow2.0的版本不兼容问题

最新推荐文章于 2024-05-23 21:29:53 发布

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本文介绍了如何处理Keras与TensorFlow2.0之间的版本不匹配问题，包括修改包和配置的步骤，帮助读者解决深度学习环境中遇到的兼容性挑战。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

问题：keras与tensorflow2.0的版本不兼容问题

1 改包

import keras # 改为 import tensorflow.keras 
import keras.backend as K  #改为 import tensorflow.keras.backend as K
from keras.layers.core import Activation #改为 from tensorflow.keras.layers import Activation
from keras.models import Sequential, load_model #改为 from tensorflow.keras.models import Sequential, load_model
from keras.layers import Dense, Dropout, LSTM # 改为from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, LSTM

2 改配置

history = model.fit(seq_array, label_array, epochs=100, batch_size=200, validation_split=0.05, verbose=2,
          callbacks =[keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss', min_delta=0, patience=10, verbose=0, mode='min'),
                       keras.callbacks.ModelCheckpoint(model_path,monitor='val_loss', save_best_only=True, mode='min', verbose=0)]
          )