Keras 教程錯誤：NameError：未定義名稱“層”

Question

我正在嘗試遵循此Keras 教程，但是在使用命令python3 test.py編譯時遇到以下錯誤：

Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 13, in <module>
    layers.Dense(64, activation='sigmoid')
NameError: name 'layers' is not defined

我的代碼如下：

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

操作系統：MacOS High Sierra

我也在命令行(tensorflow)$環境中執行所有這些操作。

Answer 1

怎么了

首先，python 向您發出信號，表示腳本范圍內不存在具有名稱layers的對象。

但實際的錯誤是代碼是從TensorFlow 的 Keras 文檔中復制出來的，但在文檔中，代碼的第二部分僅用於解釋在model.add(...)調用中實例化的model.add(...) 。

所以只需刪除所有以layers開頭的代碼，因為它只是一個解釋。

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'))

進一步閱讀

您應該考慮在Keras 文檔中了解Keras 。

Answer 2

對我來說，使用from tensorflow.keras import layers完成了這項工作。