TensorFlow 2.0을 지원하지 않는 Keras tf.keras를 사용하거나 TensorFlow 1.14로 다운 그레이드하는 것이 좋습니다.

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권장 사항에 대한 오류가 있습니다 (TensorFlow 2.0을 지원하지 않는 Kera. 권장 사항을 사용 tf.keras하거나 TensorFlow 1.14로 다운 그레이드하는 것이 좋습니다).

감사

import keras
#For building the Neural Network layer by layer
from keras.models import Sequential
#To randomly initialize the weights to small numbers close to 0(But not 0)
from keras.layers import Dense

classifier=tf.keras.Sequential()

classifier.add(Dense(output_dim = 6, init = 'uniform', activation = 'relu', input_dim = 11))




RuntimeError: It looks like you are trying to use a version of multi-backend Keras that does not support TensorFlow 2.0. We recommend using `tf.keras`, or alternatively, downgrading to TensorFlow 1.14.

— 학장
소스

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상단에서 가져 오기만 변경하면됩니다.

from tensorflow.python.keras.layers import Dense
from tensorflow.python.keras import Sequential

classifier = Sequential()
classifier.add(Dense(6, init = 'uniform', activation = 'relu', input_dim = 11))

— nickthefreak
소스

나는 이것을 지적했다. 나는 당신이 나열한 것을 정확하게했습니다. 하지만 다음과 같은 오류 TypeError가 발생했습니다. __init __ () 누락 된 필수 위치 인수 1 개 : '

— Dean

이것은 지금까지 가져온 가져 오기 오류와는 달리 밀도가 높은 레이어 구성의 오류입니다 (따라서 위에서 제공 한 코드). 요컨대, 모든 레이어에는 뉴런의 수를 정의하는 필수 단위 매개 변수가 있습니다. 문서

— nickthefreak

이렇게하면, 평균 단위 = 6 입력 층 classifier.add 등 (밀도 (단위 = 6 = INIT 유니폼 '활성화 ='relu 'input_dim = 11))

— 딘

더 좋아 classifier.add(Dense(6, init = 'uniform', activation = 'relu', input_shape = (11,))). 입력 모양은 설명서에 따라 튜플이어야합니다. 이것은 일종의 별도의 문제이므로, 새로운 질문을 열거 나 keras를 사용하여 기존 MLP 구현 예제를 확인해야 할 수도 있습니다.

— nickthefreak

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이 대답은 저에게 효과적입니다.

— VansFannel

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TensorFlow 2.0+는 Keras 2.3.0+ 와만 호환되므로 Keras 2.2.5-를 사용하려면 TensorFlow 1.15.0-이 필요합니다. 또는 예, 할 수 from tensorflow.keras import ...있지만 keras패키지를 전혀 사용하지 않으므로 제거 할 수도 있습니다.

— 오버 골드 드래곤
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"can"과 큰 차이가 있으며 실제로 지원됩니다. Keras 2.3.x 만 TensorFlow 2.0을 지원하므로 2.2.5와 함께 사용하지 않는 것이 좋습니다.

— Matias Valdenegro

@MatiasValdenegro 그 문장의 후반이 좋은 것

— OverLordGoldDragon

그렇기 때문에 부분적으로 지원되는 TF 버전은 언급하지 않는 것이 좋습니다.

— Matias Valdenegro

@MatiasValdenegro 무엇이든 K2.2.5 + TF2를 사용 하면 명시 적으로 권장하지 않습니다 . 그러나 좋아, 내가 그것을 더 명백하게 만들 수 있다고 생각-답변 업데이트

— OverLordGoldDragon

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아니요, 이제 Keras 2.2.5가 실제로 TF 2.0을 지원하지 않는다는 증거를 발견했습니다. 이 커밋을 보면 "can"이라고 말하는 것이 실제로 잘못되었습니다.

— Matias Valdenegro

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당신이 사용하려면 tensorflow 2.0+당신은 keras 2.3+
당신의 keras를 업그레이드하려고 해야합니다 그것은 나를 위해 작동합니다 :

pip install -U keras

또는 keras 버전을 2.3으로 지정할 수 있습니다

— 호세인 하야 티
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나는 같은 문제에 부딪쳤다. 다음을 사용하여 TensorFlow를 버전 1.14로 다운 그레이드했습니다.

!pip install tensorflow==1.14.0

오류를 수정했습니다.

— 양자 선지자
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첫 번째 셀 의이 코드 줄은 나를 위해 일했습니다.

% tensorflow_version 1.x

— 루카스
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나는 실행하여 문제를 해결했다.

pip install --ignore-installed --upgrade keras

— hs
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