[人工智能]《Python深度学习》图书代码修改笔记

《Python深度学习》图书代码修改笔记

1. module ‘keras.optimizers’ has no attribute 'RMSprop’
书本原始代码清单 5-6 如下：

from keras import optimizers

model.compile(
	loss = 'binary_crossentropy',
	optimizer = optimizers.RMSprop(lr = 1e-4),
	metrics = ['acc'])

运行后会出现module ‘keras.optimizers’ has no attribute ‘RMSprop’，可以将代码进行如下修改后再运行，对于书中其他相同的问题可采用相同的方法处理。

from tensorflow.keras.optimizers import RMSprop

model.compile(optimizer = RMSprop(lr = 1e-4),
                loss = 'binary_crossentropy',
                metrics = ['acc'])

2. cannot import name ‘VGG16’ from 'keras.applications’
书本原始代码清单 5-16 如下：

from keras.applications import VGG16

conv_base = VGG16(
	weights = 'imagenet',
	include_top = False,
	input_shape = (150, 150, 3))

运行后会出现cannot import name ‘VGG16’ from ‘keras.applications’，可以将代码进行如下修改后再运行，对于书中其他的相同问题可采用相同的方法处理。

from keras.applications import vgg16

conv_base = vgg16.VGG16(
	weights = 'imagenet',
    include_top = False,
    input_shape = (150, 150, 3))

3. tf.gradients is not supported when eager execution is enabled. Use tf.GradientTape instead
【reference】https://stackoverflow.com/questions/66221788/tf-gradients-is-not-supported-when-eager-execution-is-enabled-use-tf-gradientta
书本原始代码清单 5-38 中有一行如下：

grads = K.gradients(loss, model.input)[0]

针对这一行代码存在的问题，可以在文件的开始位置添加如下代码：

import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()

更新日期：2021-08-18