AttributeError:“Node”对象没有“output\u masks”属性

Question

我用的是Keras pretrained型号VGG16。问题是，在将tensorflow配置为使用GPU之后，我得到了一个以前使用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, classes=5)
  File "/home/guillaume/Documents/Allianz/ConstatOrNotConstatv3/lenet.py", line 39,    in build
    output = model(pretrainedOutput)
  File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/engine/base_layer.py", line 443, in __call__
    previous_mask = _collect_previous_mask(inputs)
  File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/engine/base_layer.py", line 1311, in _collect_previous_mask
mask = node.output_masks[tensor_index]
  AttributeError: 'Node' object has no attribute 'output_masks'

我在执行此代码后得到它：

    pretrained_model = VGG16(
        include_top=False,
        input_shape=(height, width, depth),
        weights='imagenet'
    )
    for layer in pretrained_model.layers:
        layer.trainable = False

    model = Sequential()
    # first (and only) set of FC => RELU layers
    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(200, activation='relu'))
    model.add(Dropout(0.5))
    model.add(BatchNormalization())
    model.add(Dense(400, activation='relu'))
    model.add(Dropout(0.5))
    model.add(BatchNormalization())

    # softmax classifier
    model.add(Dense(classes,activation='softmax'))

    pretrainedInput = pretrained_model.input
    pretrainedOutput = pretrained_model.output
    output = model(pretrainedOutput)
    model = Model(pretrainedInput, output)

编辑1：我有凯拉斯（2.2.2）和张量流（1.10.0rc1）。我也试过Keras2.2.0和同样的错误。问题是，我使用的python环境对其他非预训练NN起作用。

编辑2：我可以连接两个自制模型。只有经过预处理的才有问题，而不仅仅是VGG16。

Answer 1

您可能从tensorflow.keras导入tf.keras.layers或tf.keras.applications或其他keras模块，并根据版本等将这些对象与“pure”keras包中的对象混合，后者不兼容。我建议您查看是否可以从“pure”keras模块导入并运行所有内容；调试时不要使用tf.keras，因为它们不一定兼容。我也有同样的问题，这个解决方案对我很有用。

Answer 2

我也有类似的问题，但架构不同。正如人们所建议的，不要将keras与tensorflow.keras混合使用，因此尝试交换如下代码：

from keras.preprocessing import image
from keras.models import Model
from keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D
from keras import backend as K

致：

from tensorflow.keras.preprocessing import image 
from tensorflow.keras.models import Model 
from tensorflow.keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D 
from tensorflow.keras import backend as K

还要确保，不要在代码中使用keras.something（不仅仅是导入），希望它能帮助您：） 另外，我使用了Keras2.2.4和tensorflow 1.10.0

Answer 3

当我同时导入keras和tenerflow.keras时，出现了相同的错误： from tensorflow.keras.optimizers import Adam from keras.utils import multi_gpu_model

我在将代码更改为： from tensorflow.keras.optimizers import Adam from tensorflow.keras.utils import multi_gpu_model