AttributeError: 模块 'keras.src.backend' 没有属性 'Variable' 和 Dropout 层

Question

我正在尝试重新使用一个神经网络来进行声音分类，但Keras给我报了一个错：

AttributeError: module 'keras.src.backend' has no attribute 'Variable'。

这可能是兼容性的问题吗？

我使用的是Keras版本3.0.5。

这是我的代码：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten
from keras.layers import Convolution2D, MaxPooling2D
from keras.optimizers import Adam
# from keras.utils import np_utils
from sklearn import metrics 
from tensorflow.keras import layers
import keras
from keras import backend

num_labels = yy.shape[1]
filter_size = 2

# Construct model 
model = Sequential()

model.add(Dense(256, input_shape=(40,)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dropout(0.5))

model.add(Dense(256))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dropout(0.5))

model.add(Dense(num_labels))
model.add(Activation('softmax'))
model.summary()

根据Keras的文档，如果我使用一个dropout层：

layers.Dropout(0.5, noise_shape=None, seed=None),

它也会报同样的错。

有人能帮我吗？谢谢。

Answer 1

在你导入keras之前，必须先配置好后端。如果不这样做，Variable类就不会被导入，这可能和你的错误有关。请确保在导入任何keras模块之前，先设置好后端类型。

关于如何配置后端的信息，可以在这个页面找到： https://keras.io/getting_started/

以下是从那个页面复制的内容：

你可以设置环境变量 KERAS_BACKEND，或者编辑你本地的配置文件 ~/.keras/keras.json 来配置你的后端。可用的后端选项有：“jax”、“tensorflow”、“torch”。示例：

export KERAS_BACKEND="jax"

在Colab中，你可以这样做：

import os 
os.environ["KERAS_BACKEND"] = "jax" 
import keras

注意：后端必须在导入Keras之前配置好，并且在导入包之后不能更改后端。