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猫头虎来了 今天给大家解决一个训练模型时遇到的报错
AttributeError: ‘Sequential’ object has no attribute ‘session’
这个问题困扰了不少小伙伴我也是在网上搜了好久才找到解决方案。现在就分享给大家希望对你们有所帮助
摘要
在使用 Keras 训练模型时如果代码中包含了 model.session 语句就会抛出 AttributeError: Sequential object has no attribute session 错误。这是因为 Sequential 模型没有 session 属性。
解决方法
要解决这个问题有两种方法
使用 model.predict() 或 model.evaluate() 方法
这两个方法可以直接使用模型进行预测或评估无需使用 session。
# 使用 model.predict() 方法进行预测
predictions model.predict(x_test)# 使用 model.evaluate() 方法进行评估
loss, accuracy model.evaluate(x_test, y_test)使用 Model 类
如果需要使用 session可以将模型转换为 Model 类。
# 将模型转换为 Model 类
model Model(inputsmodel.input, outputsmodel.output)# 使用 session 进行训练
model.fit(x_train, y_train, epochs10)错误原因
Sequential 模型是 Keras 中最简单的模型类型它由一系列层组成。这些层之间通过张量流动连接。但是Sequential 模型没有 session 属性。
如何避免
在使用 Keras 训练模型时请注意以下几点
不要在代码中包含 model.session 语句。如果需要使用 session可以将模型转换为 Model 类。
代码示例
下面是一个使用 model.predict() 方法进行预测的示例
# 导入必要的库
import keras# 加载数据
(x_train, y_train), (x_test, y_test) keras.datasets.mnist.load_data()# 定义模型
model keras.Sequential([keras.layers.Flatten(input_shape(28, 28)),keras.layers.Dense(128, activationrelu),keras.layers.Dense(10, activationsoftmax)
])# 编译模型
model.compile(optimizeradam, losssparse_categorical_crossentropy, metrics[accuracy])# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs10)# 使用模型进行预测
predictions model.predict(x_test)# 评估模型
loss, accuracy model.evaluate(x_test, y_test)# 打印评估结果
print(Test loss:, loss)
print(Test accuracy:, accuracy)总结
以上就是 AttributeError: Sequential object has no attribute session 问题的解决方法。希望这篇文章对您有所帮助
参考资料
Keras 文档: https://keras.io/Stack Overflow 上的讨论: 移除了无效网址
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