ImportError: Keras需要TensorFlow 2.2或更高版本。通过` `pip Install tensorflow`安装TensorFlow
ImportError: Keras requires TensorFlow 2.2 or higher version. You can install TensorFlow by using the command pip install tensorflow.
Keras是一个开源的深度学习框架，它提供了一种高级的、用户友好的接口，用于构建和训练深度学习模型。然而，Keras本身并不包含用于执行计算的后端引擎，而是依赖于其他深度学习框架作为后端。其中最常用的后端之一是TensorFlow。
在这个错误消息中，我们可以看到Keras需要TensorFlow 2.2或更高版本。这意味着我们需要安装TensorFlow，并且版本号必须大于等于2.2。
要解决这个问题，我们可以使用pip工具来安装TensorFlow。请按照以下步骤进行操作：
- 打开命令行终端。
- 运行以下命令来安装TensorFlow：
pip install tensorflow- 等待安装完成。安装完成后，您将能够使用Keras和TensorFlow来构建和训练深度学习模型。
TensorFlow是一个开源的机器学习框架，它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练各种类型的机器学习模型。它具有高度的灵活性和可扩展性，并且在学术界和工业界都得到了广泛的应用。
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发生异常: ImportError无法导入名称“Rescaling”
python、tensorflow、keras、importerror
我正在尝试训练深度学习模型，但在以下几行中出现了这些错误： from tensorflow.keras.layers.experimental.preprocessing import Rescaling
Exception has occurred: ImportError
cannot import name 'Rescaling' 我正在使用这些版本- python 3.6.10 on Miniconda3
tensorflow-gpu=2.1.0
keras-gpu=2.2.4
cuda 11
cuDNN=8.0.1 关于这个问题的帮助将不胜感激。
浏览 184提问于2020-07-29得票数 0
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Tensorflow 1.15后-无需安装tensorflow-gpu软件包
tensorflow
问题
请确认在1.15 tensorflow-gpu后使用TensorFlow 的CPU和GPU，安装tensorflow软件包就足够了，并且不再需要。
背景
仍然可以看到声明安装tensorflow-gpu的文章，例如pip install tensorflow-gpu==2.2.0和与最新的tensorflow-GPU2.4.1一起活动。
Annaconda文档还提到了tensorflow-gpu包。
TensorFlow是一个通用的机器学习库，但最受欢迎的是深度学习应用程序。Anaconda中有三种支持tensorflow软件包的变体，其中之一是NVIDIA GPU版本。
浏览 16提问于2021-04-14得票数 3
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1回答
Keras不使用GPU -如何排除故障？
python、tensorflow、cuda、keras、gpu
我正在用Tensorflow作为后端，尝试在GPU上训练Keras模型。
根据的说法，我已经把一切都安排好了。这是我的设计：
我正在虚拟环境中的木星笔记本上工作。
当前的虚拟环境已经安装了tensorflow-gpu。
我有CUDA 9.1和cudaDNN为CUDA 9.1安装。
cuDNN64_7.dll位于一个可以通过PATH变量访问的位置。
我有一个NVIDIA GeForce GTX 780在我的电脑与最新的驱动程序。
然而，Tensorflow没有看到任何可用的GPU：
from tensorflow.python.client import device
浏览 1提问于2018-05-15得票数 9
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2回答
什么是暗网，为什么需要它来检测YOLO对象？
cnn、rnn、object-detection、yolo
什么是暗网，为什么需要它来检测YOLO对象？我读到它是一个用C语言编写的神经网络，但是为什么我们有很多机器学习框架，比如tensorflow，keras，Py手电筒，为什么需要它来检测YOLO对象。
我试着从git代码中训练yolo，我可以看到他们也在使用tensorflow/keras，但不确定为什么最初使用黑网来训练yolo。
暗网/yolo算法
浏览 0提问于2020-01-06得票数 14
1回答
TensorFlow和Keras GPU使用问题
python-3.x、keras、conv-neural-network、tensorflow2.0、ubuntu-20.04
我正在使用现有的模型来训练一个基于Tensorflow和Keras的CRNN模型。我正在使用anaconda-navigator来训练模型。 在训练模型时，它似乎没有使用GPU，因为我的GPU使用率为5-6%。我附加了顶级-i命令Nvidia Xserver的图像，而且我的gpu没有被Tensorflow拾取，因为tf.test.gpu_device_name()只显示CPU，如下面的tf.test.gpu_device_name() Tensorflow and Keras Versions in anaconda top -i output屏幕截图所示。
浏览 20提问于2021-01-08得票数 1
4回答
Keras - ImportError:无法导入名称“CuDNNLSTM”
keras、keras-layer、cudnn
我试图使用CuDNNLSTM Keras细胞来提高递归神经网络(doc )的训练速度。
当我跑步时：
from keras.layers import Bidirectional, CuDNNLSTM
我知道这个错误：
ImportError:无法导入名称“CuDNNLSTM”
我的配置是Keras2.0.8，python3.5，tensorflow -GPU1.4.0(都是由Anaconda管理的)，我已经安装了CUDA8.0和cudn6.0，可以使用tensorflow ()的nvidia依赖项。我的代码设置使Keras有效地使用了tensorflow后端，除了以CuDNN*开头的
浏览 5提问于2017-12-17得票数 16
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1回答
在我的PC上使用在google colab上训练的tensorflow模型
python、tensorflow、conda
我正在使用colab来训练一个tensorflow模型。我看到google colab默认安装了以下版本：
import tensorflow
tensorflow.__version__
2.6.0
...
[train model]
...
model.save('mymodel.h5')
但是，当我将模型下载到我的windows pc并尝试用tensorflow/keras加载它时，我得到一个错误
import keras
import tensorflow
model = keras.models.load_model(r"mymodel.h5")
浏览 0提问于2021-10-17得票数 0
2回答
如何在google引擎的计算引擎实例中添加GPU作为免费层？
google-cloud-platform、google-compute-engine
我尝试使用谷歌机器学习引擎来训练我的tensorflow模型。我想使用免费层。
当我设置配置并创建新的计算引擎实例(谷歌计算引擎)时，我也尝试添加GPU。但这给了我一个错误，因为谷歌云只给了300美元的免费信用层，没有GPU。
有没有办法在自由层中使用GPU？
浏览 3提问于2018-01-11得票数 2
6回答
错误"Keras需要TensorFlow 2.2或更高版本“
visual-studio、keras
我刚刚安装了Visual 2019和Tensorflow，但是我无法导入Keras，因为我收到了以下错误消息：
Keras需要TensorFlow 2.2或更高版本。通过TensorFlow安装pip install tensorflow
问题是，我别无选择，只能安装Tensorflow 1.15，因为我有以下设置：
2019
Python 3.7
CPU i7 920 (没有avs，只有SSE)
操作系统Windows 7 64
Nvidia GPU
库达10.1
我必须下载并安装我的CPU Python版本的轮子，以及名为“tensorflow-1.
浏览 11提问于2020-06-19得票数 34
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1回答
keras和keras-gpu有什么区别？
tensorflow、keras
我正在设置我的计算机使用GPU运行DL，但是我找不到关于是否应该安装keras或keras-gpu的信息。目前，我使用tensorflow-gpu作为后端，在conda和keras上运行它。如果我将keras切换到keras-gpu，会有什么不同？
浏览 2提问于2018-10-25得票数 4
1回答
Tensorflow 2.7在不同的机器上显示不同的结果
python、tensorflow、anaconda
这个问题，，我有Tensorflow设置，并且在Windows 10机器上运行的很好，可以创建和训练我的模型。我设法得到了很好的模型，这个推论也很好。我决定保存它们，并再次加载它们，以测试一切是否成功，它是成功的。现在，将这个项目迁移到另一台机器上，使我以一种我不明白的方式破坏了一切。在新机器上加载完全相同的模型后，推理得到了完全错误的结果，使它完全无用，就好像它从未受过训练一样。该模型本身非常简单，只有一个隐藏层500个神经元，具有ELU激活函数：
norm = preprocessing.Normalization()
norm.adapt(x_train)
model = tf.ker
浏览 9提问于2022-01-27得票数 1
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2回答
NVIDIA K-80 GPU不使用深度学习映像Tensorflow运行
python、tensorflow、keras、google-compute-engine
我在1c区域创建了一个虚拟机，其规格如下: n1-standard-2 (2 vCPU，7.5GB内存)，1 NVIDIA Tesla K80 GPU，启动磁盘:深度学习图像Tensorflow 1.10.1 m7 CUDA 9.2。
当我第一次登录到这台机器时，它让我安装驱动程序，我同意了。它给了我一些我没有保存的警告信息。
我试着用TF后端训练一个完全用Keras编写的模型。
然而，从速度和CPU利用率(这两者都类似于它在我的笔记本上所做的，缓慢和几乎所有可用的CPU )判断，GPU是不使用的。
信托基金的产出也证实了这一点：
2018-09-21 08:39:48.602158: i
浏览 1提问于2018-09-21得票数 0
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3回答
在覆盆子猪上加载训练好的Keras神经网络模型
python、python-2.7、neural-network、raspberry-pi、keras
我在Keras中训练了一个神经网络，并将其保存为HDF5文件(*.h5)。其目的是对数据进行分类，并直接在树莓派零上区分几个类别，这是通过使用GrovePi屏蔽的格罗夫传感器获得数据。
我想使用经过训练的Keras模型对Raspberry Pi实时执行分类任务。但是，不可能在Raspberry Pi Zero上安装Tensorflow，这是使用内置Keras函数加载模型和对传入数据进行分类所必需的。在Python中加载Keras模型并在不使用Tensorflow或Keras包的情况下对数据进行分类还有另一种可能性吗？
谢谢你的帮忙!
浏览 5提问于2017-12-14得票数 1
1回答
如何使用最新版本的CUDA和cuDNN安装Tensorflow GPU
tensorflow、object-detection、tensorflow-lite
安装用于对象检测的TensorFlow有时很烦人，特别是当通过精调预先训练的模型启动自己的对象检测项目后出现有线错误时。 如何正确安装最新的Tensorflow GPU支持和最新的CUDA/CUDNN？
浏览 21提问于2019-08-31得票数 0
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1回答
为什么tensorflow在Ubuntu 19.10中安装了tensorflow-gpu后不能工作？
python-3.x、tensorflow、machine-learning、deep-learning、pip
我有一个python代码，它使用tensorflow进行机器学习。
需要注意的是，在安装tensorflow-gpu之前，代码在tensorflow上运行得很好。
在安装tensorflow-gpu并运行该文件后，会出现以下错误
File "fileName.py", line 1, in <module>
import tensorflow as tf
File "/home/<xyz>/.local/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/__init__.py", line 41
浏览 6提问于2020-07-01得票数 2
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1回答
为什么谷歌深度学习虚拟机上的tensorflow不使用GPU？
tensorflow、gpu、google-dl-platform
我使用的是来自谷歌市场的谷歌深度学习虚拟机，我选择了NvdiaK80图形处理器。我正在尝试使用对象检测API训练对象检测模型。然而，我注意到tensorflow在默认情况下并不使用GPU (检查代码如下) 我在这里假设这个实例附带了所有需要的NVIDIA驱动程序，所以它不是一个与驱动程序相关的问题。 进一步的调查显示，我安装了两个Tensorflow (tensorflow 1.12.0和tensorflow-GPU 1.12.0)。所以我卸载了CPU版本。然而，这仍然无济于事。 我使用以下代码检查tensorflow是否使用GPU from tensorflow.python.client
浏览 30提问于2018-12-22得票数 1
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2回答
Keras后端json被定义为tensorflow，但Keras仍然找不到tensorflow
python、machine-learning、tensorflow、theano、keras
我已经将keras的json文件修改为：
{
"image_dim_ordering": "tf",
"epsilon": 1e-07,
"floatx": "float32",
"backend": "tensorflow"
}
但是，当我为神经网络运行以下简单的Keras教程时：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Activ
浏览 0提问于2017-01-30得票数 1
2回答
如何在Tegra X2上使用TesnorFlow-GPU模型进行推理？
python、tensorflow、tegra、tensorrt、nvidia-jetson
我是Jetson x2董事会的新手。
我计划在TX2板上运行我的tensorflow-gpu模型，看看它们在那里的表现如何。这些模型是在GTX GPU机上训练和测试的。
在tx2板上，Jetpack full不包含tensorflow。因此，tensorflow需要构建/安装，我已经看过几个教程并尝试过。我的python文件train.py和test.py期望tensorflow-gpu。
现在我怀疑，如果在tx2板上安装tensorflow-gpu是正确的选择吗？
哦，在TX2上有Nvidia TX2，它将完成部分工作，但是怎么做呢？是这样吗？
tensorflow和tensorRT会合作取
浏览 2提问于2018-11-23得票数 1
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在没有数据自动化系统的情况下在TensorFlow中建立h2o
r、tensorflow、gpu、h2o
我用GPU在机器上建立了带有TensorFlow后端的模型。现在我想在没有GPU的生产机器上使用这个型号。在没有安装TensorFlow后端的情况下，我不能使用这个模型，但是我也不能在没有GPU的机器上安装TensorFlow后端。
在没有GPU支持的情况下，可以为TensorFlow构建H2O后端吗？
浏览 2提问于2017-05-23得票数 1
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keras multi_gpu_model saved_model未能在TF2代码中加载模型
tensorflow、keras、tensorflow2.0
我用tensorflow 1.13/1.14训练了一个multi_gpu_model，并用keras.model.save('<.hdf5>')保存了它们。现在，在迁移到tensorflow 2.4.1 (其中将Keras集成为tensorflow.keras )之后，由于以下错误，我不能像以前那样进行tensorflow.keras.models.load_model：
AttributeError: module 'tensorflow.python.keras.backend' has no attribute 'slice'
浏览 3提问于2021-03-22得票数 0
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