Keras/Theano VGG16 AttributeError：'Model‘对象没有属性'ndim’
Keras是一个开源的深度学习框架，而Theano是一个用于定义、优化和评估数学表达式的库。VGG16是一个经典的卷积神经网络模型，常用于图像分类任务。
针对这个错误，'Model'对象没有属性'ndim'，可能是由于以下原因导致的：
- 版本不兼容：Keras和Theano的版本不兼容可能导致此错误。建议确保Keras和Theano的版本兼容性，并尽可能使用最新版本。
- 模型加载错误：可能是由于模型加载时出现了错误。建议检查模型加载的代码，确保正确加载了VGG16模型。
- 模型结构错误：可能是由于模型结构定义错误导致的。建议检查模型结构的定义，确保正确定义了VGG16模型的层次结构。
解决此错误的方法可能包括：
- 更新Keras和Theano版本：确保Keras和Theano的版本兼容，并尽可能使用最新版本。
- 检查模型加载代码：仔细检查模型加载的代码，确保正确加载了VGG16模型。
- 检查模型结构定义：仔细检查模型结构的定义，确保正确定义了VGG16模型的层次结构。
如果以上方法都无法解决问题，可以尝试搜索相关错误信息，查找其他开发者在类似情况下的解决方案。另外，可以参考腾讯云的深度学习平台AI Lab，该平台提供了丰富的深度学习资源和工具，可以帮助开发者更轻松地进行深度学习模型的训练和部署。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云AI Lab：https://cloud.tencent.com/product/ai-lab
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我正在尝试构建一个具有Theano后端的Keras模型，该模型将时间分布式VGG16网络连接到LSTM层，最后连接到一系列密集层。但是，我得到以下错误：
Traceback (most recent call last):
File "osr.py", line 341, in <module>
osr.generate_osr_model()
File "osr.py", line 145, in generate_osr_model
cnn_out = GlobalAveragePooling2D()(cnn_base)
浏览 2提问于2017-03-01得票数 0
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1回答
我正在尝试使用VGG16模型对RAVDESS video_song数据集进行分类。为了做到这一点，我每秒从每个视频中提取3帧。然后，我使用InceptionV3从这些帧中提取特征，并将其保存到csv文件中。现在，我正在尝试训练一个模型，以便根据给定的输入来预测情绪。
我正在使用train_test_split将我的数据拆分成随机的训练和测试子集：
p_x_train, p_x_test, p_y_train, p_y_test = train_test_split(deep_features_csv, emotion_classes_csv, test_size=.3, random_stat
浏览 21提问于2020-05-17得票数 0
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我试图微调VGG16神经网络，这是代码：
vgg16_model = VGG16(weights="imagenet", include_top="false", input_shape=(224,224,3))
model = Sequential()
model.add(vgg16_model)
#add fully connected layer:
model.add(Flatten())
model.add(Dense(256, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(D
浏览 0提问于2018-12-10得票数 2
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2回答
我通过Keras加载、扩展和训练了一个VGG16网络，然后将它保存到磁盘上：
from keras.applications import VGG16
from keras import models
conv_base = VGG16(weights="imagenet", include_top=False)
model = models.Sequential()
model.add(conv_base)
...
model.compile(...)
model.fit(...)
model.save("saved_model.h5")
在另一个脚本中，我
浏览 2提问于2019-05-15得票数 1
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为了将VGG16网络用于回归任务，我以以下方式对其进行了扩展：
keras.applications.vgg16.VGG16(input_tensor=input_tensor, include_top=False)
x = model.output
x = Flatten()(x)
x = Dense(1024, activation='relu')(x)
x = Dropout(0.5)(x)
x = Dense(512,activation='relu')(x)
浏览 1提问于2017-01-17得票数 0
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在从keras的functional中向预训练的VGG16模型的底部添加层时，我遇到了一个错误。
我正在阅读Python教程的“深度学习”，我认为这本书是在早期添加的keras中编写的，当时正在使用Sequential。
from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16
from keras.layers import Input,Flatten,Dense
from keras.models import Model
inp=(150,225,3)
inputs = Input(shape=inp)
base = VGG16(wei
浏览 0提问于2019-02-18得票数 0
>>> from tensorflow.keras.applications import VGG16
>>> from tensorflow.keras.utils import plot_model
>>> plot_model(VGG16, to_file="vgg16.png", show_shapes=True)
AttributeError: 'function' object has no attribute '_is_graph_network'
我试图更改show_shap
浏览 3提问于2020-05-07得票数 0
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1回答
我想将TensorVariable转换为numpy数组，然后尝试：
feature_vector = keras_model.get_layer(blob_name).output.numpy()
但要找出错误。
AttributeError：'TensorVariable‘对象没有属性'numpy’
我也试过：
feature_vector = keras_model.get_layer(blob_name).output
init = tf.compat.v1.global_variables_initializer()
with tf.compat.v1.Sessi
浏览 0提问于2020-02-25得票数 0
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我正在使用keras中的深度学习进行视频分类。我已经使用形状为(7,512).I的VGG16模型提取了大约55000张图像的特征。我把这个传给了LSTM层，但是得到了尺寸错误。这是代码，
print len(train_data)
print train_data.shape[1:]
print train_data.shape
model = Sequential()
model.add(LSTM(128,input_shape=train_data.shape[1:]))
model.add(Dense(512, activation='relu'))
model.add(
浏览 0提问于2017-04-28得票数 0
1回答
从Keras模型的中间删除图层
、、、、
我已经尝试从预先训练的VGG16模型中删除层编号10，以便保持预先训练的权重不变。然而，我遇到了一个未知的错误。下面是我的代码： from keras import Model
from keras.layers import Dropout
from keras.applications.vgg16 import VGG16
model = VGG16(include_top=False, input_shape=(H, W, 3), weights='imagenet')
# Disassemble layers
layers = [l for l in model.
浏览 41提问于2020-07-17得票数 0
我使用Keras预先训练过的模型VGG16。问题是，在将tensorflow配置为使用GPU之后，我得到了一个以前在使用CPU时没有的错误。
错误如下：
Traceback (most recent call last):
File "/home/guillaume/Documents/Allianz/ConstatOrNotConstatv3/train_network.py", line 109, in <module>
model = LeNet.build(width=100, height=100, depth=3, clas
浏览 1提问于2018-08-13得票数 15
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1回答
我试图用VGG16构建一个深度学习模型。我使用以下代码在Keras中实现了它：
image_input = Input(shape=(224, 224, 3))
model = VGG16(input_tensor=image_input, include_top=True,weights='imagenet')
model.summary()
fc7 = model.get_layer('fc2').output
conv1d = Conv1D(1,5,activation='relu', name="conv1d",inpu
浏览 1提问于2020-03-18得票数 1
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1回答
我有一个名为e的常规keras模型，我想在我的自定义丢失函数中比较它对y_pred和y_true的输出。
from keras import backend as K
def custom_loss(y_true, y_pred):
return K.mean(K.square(e.predict(y_pred)-e.predict(y_true)), axis=-1)
我得到了错误：AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'ndim'，这是因为y_true和y_pred都是张量对象，keras.
浏览 1提问于2018-02-10得票数 2
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我正在运行一个Keras神经网络模型在木星笔记本(Python3.6)
我得到以下错误
AttributeError：'list‘对象没有属性'ndim’
在从.fit()方法调用Keras.model之后
model = Sequential()
model.add(Dense(5, input_dim=len(X_data[0]), activation='sigmoid' ))
model.add(Dense(1, activation = 'sigmoid'))
model.compile(loss='mean_squa
浏览 1提问于2018-01-29得票数 28
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我正试着微调一款VGG16型号.我已经删除了过去的5层
(*block5_pool (MaxPooling2D),flatten(Flatten),fc1 (Dense),fc2 (Dense),predictions (Dense)*).
现在，我想添加一个全局平均池层，但是我得到了这个错误
输入0与层global_average_pooling2d_4不兼容:预期的ndim=4，找到ndim=2**
这里似乎有什么问题？
model = VGG16(weights='imagenet', include_top=True)
model.layers.pop()
m
浏览 0提问于2019-08-14得票数 1
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尝试使用从keras获得的imagenet_utils.preprocess_input(x)方法时，会引发一个错误：
File "C:\Dev\workspace\venvs\venv36\lib\site-packages\keras_applications\imagenet_utils.py", line 186, in preprocess_input
data_format = backend.image_data_format()
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'ima
浏览 0提问于2019-01-17得票数 2
我已经安装了Keras和Theano后端，它工作得很好，但突然我在导入keras时出现了以下错误：
Using Theano backend.
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-2-570b835f182b> in <module>()
1 # impor
浏览 0提问于2017-03-12得票数 4
我试图使用tensorflow-GPUVersion2.4.1和KerasVersion2.4.3计算来自VGG16 w.r.t的一个图像输入的梯度，代码如下：
from keras.applications import VGG16
from keras import backend as K
model = VGG16(weights = 'imagenet',
include_top = False)
layer_name = 'block3_conv1'
filter_index = 0
layer_output = mode
浏览 5提问于2021-02-19得票数 3
我试图用类似于的方式制作一个图像字幕模型
我使用的是ResNet50，而不是VGG16，还必须通过model.fit_generator()方法使用渐进加载。
我使用了来自的，当我通过设置include_top = False导入它时，它给了我{‘key’形状的照片特征：[[value1，value2，.]}，其中"key“是图像id。
这是我的标题生成器函数代码：-
def createCaptions(tokenizer, photoData, MaxLength, model):
for key, feature in photoData.items():
浏览 1提问于2018-05-15得票数 1
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我正在尝试对具有不同类的数据集的VGG16模型进行微调。遵循，我尝试这样做：
from keras.applications.vgg16 import VGG16
from keras.models import Model
from keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D
from keras import backend as K
pretrained = VGG16(include_top=False, weights='imagenet')
model = pretrained.output
# Add n
浏览 2提问于2017-05-01得票数 0
我在初始的基础上使用VGG16网络构建了一个顺序模型，例如：
from keras.applications import VGG16
conv_base = VGG16(weights='imagenet',
# do not include the top, fully-connected Dense layers
include_top=False,
input_shape=(150, 150, 3))
from keras import models
from
浏览 3提问于2018-05-11得票数 41
回答已采纳
我正在尝试使用vgg16 (按钮层)，并将我的层用于分类任务(9个类别)。
from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16
model = VGG16(input_shape=(224, 224, 3),
include_top=False,
weights='imagenet')
for layer in model.layers:
layer.trainable = False
layer =
浏览 193提问于2021-06-02得票数 0
回答已采纳
我有一个来自keras的预训练模型(vgg16)。我尝试通过循环在每个conv2d之后添加BatchNormalization层。然而，似乎我不能把它们都放在一起。这是我的代码。
from keras.applications import VGG16
from keras.layers import BatchNormalization, Input
from keras.models import Model
input_tensor = Input(shape=(256, 256, 3))
pretrain = VGG16(weights="imagenet", inc
浏览 8提问于2020-02-19得票数 0
正在尝试将Densenet121功能块添加到模型。我需要Keras模型以这种格式编写，而不是使用 model=Sequential()
model.add() 方法这个函数有什么问题，build_img_encod ---------------------------------------------------------------------------
AttributeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-62-69dd207148e0>
浏览 102提问于2020-10-18得票数 3
回答已采纳
我们有一个lambda函数，我们将使用Keras从图像中提取特征。因此，当lambda函数尝试下载VGG16 imagenet模型时，它会超时。
lambda超时的代码：-
from keras.applications.vgg16 import VGG16
model = VGG16(weights='imagenet', include_top=True)
如何解决这个问题？我们可以登录到lambda函数的后端容器并下载模型吗？
Lambda代码：
import os
import shutil
import stat
import zipfile
import boto3
浏览 0提问于2018-10-24得票数 1
在执行语句时，
hist = model.fit(X_train, Y_train, batch_size=batch_size, epochs=nb_epoch,
verbose=1, validation_data=(X_test, Y_test))
I'm getting the error,
File "C:\Users\Parag\Anaconda3\envs\keras_theano\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 737, in _standardize_u
浏览 1提问于2019-03-08得票数 2
我有python 3，我安装了"Theano“Theano和"Keras” pip install --upgrade --no-deps git+git://github.com/Theano/Theano.git 还有 pip install --upgrade git+git://github.com/Theano/Theano.git 和 pip install git+git://github.com/fchollet/keras.git 但是当我尝试导入Theano时，我收到以下错误： AttributeError: module 'theano'
浏览 174提问于2016-12-16得票数 11
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1回答
显示图像时无效大小
、、、、
我一直试图检索VGG16的隐藏层，并在Keras中显示特征映射。我要做的是获取block1_conv1功能地图并显示出来。但不幸的是，我得到了以下错误：
TypeError: Invalid dimensions for image data
请查找以下代码：
from keras.applications.vgg16 import VGG16
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.vgg16 import preprocess_input
from keras.models import Model
imp
浏览 0提问于2018-12-06得票数 1
回答已采纳
我正在尝试建立一个简单的Keras模型，但由于一些未知的原因，我得到了一个AttributeError。我提供给模型的所有数据类型都是float64。代码如下： 定义功能和目标： X = rated_df[["content_found", "domain_found","title_found", "url_found", "CPC","Competition","number_of_results","search_vol"]] y = "Positi
浏览 14提问于2019-12-17得票数 0
回答已采纳
我试图运行的代码应该是识别不同类型的图像类别。代码是VGG16的，我有以下错误。当然，我试图安装和导入目录(keras等.)，但错误仍然存在。会很感激你的帮助。谢谢。
这是被标记的代码行
vgg16 = applications.VGG16(include_top=False, weights='data3/')
这就是错误
AttributeError: module 'keras.applications' has no attribute 'VGG16'
浏览 14提问于2022-02-15得票数 2
1回答
我从我的NN代码中收到了一个相当恼人的错误，并且希望对Keras的工作方式有更好的了解的人可以向我解释为什么我会得到这个错误。我很感激你的帮助！错误：
AttributeError: 'DirectoryIterator' object has no attribute 'ndim'
错误来自：
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\Cameron\Desktop\AI\CubeFieldNN_Train -fix.py", line 80, in <module
浏览 1提问于2018-05-05得票数 2
回答已采纳
我的机器学习项目有问题。我制作了一个CNN模型，我想在VGG16 VGG19 restnet模型和其他模型中测试它--这是我认为能让它工作的代码，我可以将vgg16更改为其他模型。但是，我一直收到这样的错误：
使用C:\Users\Acer\Anaconda3\envs\condas\pythonw.exe后端的 C:/User/Acer/PycharmProjects//rawr.py。追溯(最近一次调用)：文件"C:/Users/Acer/PycharmProjects/condas/rawr.py"，第9行，在my_new_model.add(vgg16.VGG16(in
浏览 2提问于2019-11-27得票数 1
我尝试将vgg16层添加到顺序模型，但遇到了问题标题中提到的错误 from keras.applications.vgg16 import VGG16
from tensorflow.contrib.keras.api.keras.models import Sequential
vgg_model = VGG16()
model = Sequential()
#print(model.summary())
for layer in vgg_model.layers:
model.add(layer)
print(model.summary()) 我使用的是keras 2
浏览 31提问于2019-02-18得票数 1
回答已采纳
我有这样的代码：
EMBEDDING_DIM = 100
MAXLEN = 16
TRUNCATING = 'post'
PADDING = 'post'
OOV_TOKEN = "<OOV>"
MAX_EXAMPLES = 160000
TRAINING_SPLIT = 0.9
# Initialize an empty numpy array with the appropriate size
EMBEDDINGS_MATRIX = np.zeros((VOCAB_SIZE+1, EMBEDDING_DIM))
# Itera
浏览 37提问于2022-04-04得票数 0
我有一个用tensorflow编写的丢失函数，它在y_in中获得3个值，在y_pred中得到3个值。
流动损失伪码：
def my_loss(y_in,y_pred):
with tf.name_scope('loss_scope'):
loss1 = tf.reduce_mean(...)
loss2 = tf.reduce_mean(...)
loss3 = tf.reduce_mean(...)
return loss1,loss2,loss3
现在，我想在我的keras模型中使用这个损失，我只想尝试这样做：
...
out = Dense(
浏览 0提问于2017-05-16得票数 1
回答已采纳
这对我来说有点奇怪，因为我在几天前运行了这个笔记本，之前很多次都没有类似的东西。另外，我发现了这个GitHub的
在MacOS上
---------------------------------------------------------------------------
KeyError Traceback (most recent call last)
~/miniconda3/envs/mask_rcnn/lib/python3.6/site-packages/theano/tensor/type.py in dt
浏览 3提问于2020-05-20得票数 0
3回答
我使用VGG16基础创建了一个定制的Keras模型，并对其进行了培训和保存：
from keras.applications import VGG16
from keras import models
from keras import layers
conv_base = VGG16(weights="imagenet", include_top=False)
model = models.Sequential()
model.add(conv_base)
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(256, ac
浏览 1提问于2019-05-16得票数 1
回答已采纳
我正在尝试运行 python notebook，其中一个著名的卷积神经网络是使用Keras实现的。作者使用theano作为后端，并使用他的cpu设备。因为我的CPU不受CUDA支持(使用它需要CUDA)，所以我将尝试使用我的gpu (首先)。我安装了keras和theano，以及遵循链接所需的要求。我跳过了GPU配置，因为我想使用我的gpu。
为了使用我的GPU，我更改了第一行中的设备标志，结果如下：
#%matplotlib inline
import numpy as np
import pandas as pd
import sys
from skimage.io import im
浏览 49提问于2018-03-05得票数 0
回答已采纳
1回答
在Python中，您可以使用预先训练过的模型作为一个层，如下所示(源)
import keras
from keras.applications import VGG16
from keras import models
from keras import layers
conv_base = VGG16(weights='imagenet',
include_top=False,
input_shape=(150, 150, 3))
model = models.Sequential()
mod
浏览 2提问于2021-04-15得票数 1
回答已采纳
我需要在Keras中进行预培训的ResNet101，但是Python会给我带来错误。在他们写的文档中
keras.applications.resnet.ResNet101(include_top=True, weights='imagenet', input_tensor=None, input_shape=None, pooling=None, classes=1000)
()但是当我导入ResNet101时，Python会给出错误
AttributeError: module 'keras.applications' has no attribute &#
浏览 0提问于2019-07-06得票数 2
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我正在尝试理解嵌入层是如何与掩蔽一起工作的(从序列到序列回归)。
这段简单的代码失败，错误为：AttributeError: 'Embedding' object has no attribute 'get_shape'。这似乎是真的，但我不知道如何解决它。有什么提示吗？
import numpy as np
from keras.layers import Input, Dense, LSTM
from keras.layers.embeddings import Embedding
from keras.layers.merge import Concate
浏览 0提问于2017-05-31得票数 3
12回答
我使用以下命令安装了Keras：
sudo pip install keras
它安装正确，工作正常，直到我尝试导入应用程序模块：
from keras.applications.vgg16 import VGG16
Using Theano backend.
Couldn't import dot_parser, loading of dot files will not be possible.
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
I
浏览 0提问于2017-01-01得票数 21
我正在使用tf急切模式，并试图创建一个GAN模型。为此，我创建了一个类，如下所示。我试着具体地发送数组，在keras问题中找到了，但这也不起作用吗？
class vanillaGAN(tf.keras.Model):
"""Vanilla GAN"""
def __init__(self, noise_dims, input_dims):
"""Define all layer used in network"""
super(vanillaGAN,
浏览 0提问于2019-01-18得票数 2
回答已采纳
我一直面临着这个属性错误，有什么办法可以解决吗？
def model(input_shape):
model = keras.Sequential()
model.add(keras.layers.LSTM(64, input_shape=(1,9), return_sequences=True))
model.add(keras.layers.LSTM(64))
model.add(keras.layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(keras.layers.Dropout(0.3))
浏览 2提问于2022-03-09得票数 1
回答已采纳
1回答
我一直在使用库DeepStack来尝试StackEnsemble。第一个模型是VGG16，第二个模型是VGG19，最后一个模型是具有6个全连通层的CNN。
# Load Keras Models
model1 = tf.keras.models.load_model('VGG16.h5')
model2 = tf.keras.models.load_model('vgg19.h5')
model3 = tf.keras.models.load_model('basic_cnn.h5')
from deepstack.base import
浏览 28提问于2020-06-03得票数 0
2回答
当使用keras模型进行预测时，我得到以下错误 AttributeError：“Tensor”对象没有“”ndim“”属性“” 原因是权重是numpy数组，而不是张量。 那么如何将numpy数组转换为keras张量呢？
浏览 125提问于2018-10-15得票数 15
我为ImageDataGenerator使用了keras文档提供的代码，并且一直收到这个错误 File "C:\Users\abirf\AppData\Local\Continuum\anaconda3\envs\deep_learning\lib\site-packages\keras\engine\training_utils.py"，第34行，在standardize_single_array elif x.ndim == 1中： AttributeError：'zip‘对象没有属性'ndim’ X_path= os.path.join('...
浏览 32提问于2020-11-06得票数 0
我在深度学习和图像分类方面有点新。我想使用VGG16从图像中提取特征，并将它们作为vit模型的输入。以下是我的代码：
from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16
vgg_model = VGG16(include_top=False, weights = 'imagenet', input_shape=(IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE, 3))
for layer in vgg_model.layers:
layer.trainable = False
from vit_keras imp
浏览 13提问于2022-03-02得票数 1
回答已采纳
1回答
我正在尝试构建一个只有一个层的自动编码器：
from keras import backend as K
def cost2(y_true, y_pred):
print "shapes:", model.get_weights()[0].shape
yy = K.dot( y_pred, model.get_weights()[0].T )
return np.sum((y_true - yy)**2)
x = Input(shape=(original_dim,))
y = Dense(latent_dim)(x)
model = Model(i
浏览 2提问于2018-02-23得票数 1
所以我认为tensorflow.keras和独立的keras包是冲突的，我不能加载我的模型，这是我用迁移学习建立的。在CNN ipynb中导入：
!pip install tensorflow-gpu==2.0.0b1
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
print(tf.__version__)
加载这个预先训练好的模型
base_model = keras.applications.xception.Xception(weights="imagenet",
浏览 0提问于2019-09-02得票数 4
回答已采纳
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