我正在尝试关注 this Keras tutorial,但是在使用命令python3 test.py
编译时遇到如下错误:
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 13, in <module>
layers.Dense(64, activation='sigmoid')
NameError: name 'layers' is not defined
我的代码如下:
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
model = keras.Sequential()
# Adds a densely-connected layer with 64 units to the model:
model.add(keras.layers.Dense(64, activation='relu'))
# Add another:
model.add(keras.layers.Dense(64, activation='relu'))
# Add a softmax layer with 10 output units:
model.add(keras.layers.Dense(10, activation='softmax'))
# Create a sigmoid layer:
layers.Dense(64, activation='sigmoid')
# A linear layer with L1 regularization of factor 0.01 applied to the kernel matrix:
layers.Dense(64, kernel_regularizer=keras.regularizers.l1(0.01))
# A linear layer with L2 regularization of factor 0.01 applied to the bias vector:
layers.Dense(64, bias_regularizer=keras.regularizers.l2(0.01))
# A linear layer with a kernel initialized to a random orthogonal matrix:
layers.Dense(64, kernel_initializer='orthogonal')
Python版本:3.6.6
操作系统:MacOS High Sierra
我也在命令行 (tensorflow)$
环境中完成这一切。
最佳答案
怎么了
首先,python 向您发出信号,名称为 layers
的对象不存在于脚本范围内。
但实际错误是代码是从TensorFlow's Keras documentation中复制出来的,但在文档中,代码的第二部分仅用于解释在 model.add(...)
调用中实例化的内容。
所以只需删除所有以 layers
开头的代码,因为它只是一个解释。
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
model = keras.Sequential()
# Adds a densely-connected layer with 64 units to the model:
model.add(keras.layers.Dense(64, activation='relu'))
# Add another:
model.add(keras.layers.Dense(64, activation='relu'))
# Add a softmax layer with 10 output units:
model.add(keras.layers.Dense(10, activation='softmax'))
进一步阅读
您应该考虑在 Keras Documentation 上了解 Keras .
关于python - Keras 教程错误 : NameError: name 'layers' is not defined,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/51348085/