Keras, TensorFlow 및 scikit (tf.global_variables())과의 호환성 문제

Keras Regressor (TensorFlow 사용)에서 데이터 집합으로 작은 테스트를하려고하는데 작은 문제가 있습니다. 오류 scikit cross_val_score 함수에서 것 같습니다. 그것은에 시작하여 마지막 오류 메시지는 다음과 같습니다Keras, TensorFlow 및 scikit (tf.global_variables())과의 호환성 문제

File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/Keras-2.0.2-py2.7.egg/keras/backend/tensorflow_backend.py", line 298, in _initialize_variables 
variables = tf.global_variables() 
AttributeError: 'module' object has no attribute 'global_variables'

내 전체 코드는 기본적으로 작은 변화와 http://machinelearningmastery.com/regression-tutorial-keras-deep-learning-library-python/에서 볼 수있는 예이다. " '모듈'개체에 'global_variables'특성이없고"Tensorflow "버전에 대한 것으로 보이지만 가장 최근 버전 (1.0)을 사용하고 있으며 코드에 기능이 없습니다 그것은 내가 바꿀 수있는 tf와 직접 작동합니다. 아래는 내 전체 코드입니다, 어쨌든 나는 그것이 작동하도록 변경할 수 있습니까? 덕분에 도움

import numpy 
import pandas 
import sys 

from keras.models import Sequential 
from keras.layers import Dense 
from keras.wrappers.scikit_learn import KerasRegressor 
from sklearn.model_selection import cross_val_score 
from sklearn.model_selection import KFold 
from sklearn.preprocessing import StandardScaler 
from sklearn.pipeline import Pipeline 
from sklearn.datasets import load_svmlight_file 


# define base mode 
def baseline_model(): 
     # create model 
     model = Sequential() 
     model.add(Dense(68, activation="relu", kernel_initializer="normal", input_dim=68)) 
     model.add(Dense(1, kernel_initializer="normal")) 
     # Compile model 
     model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') 
     return model 

X, y, query_id = load_svmlight_file(str(sys.argv[1]), query_id=True) 
scaler = StandardScaler() 
X = scaler.fit_transform(X.toarray()) 

# fix random seed for reproducibility 
seed = 1 
numpy.random.seed(seed) 
# evaluate model with standardized dataset 
estimator = KerasRegressor(build_fn=baseline_model, nb_epoch=100, batch_size=5, verbose=0) 

kfold = KFold(n_splits=5, random_state=seed) 
results = cross_val_score(estimator, X, y, cv=kfold) 
print("Results: %.2f (%.2f) MSE" % (results.mean(), results.std()))

출처

2017-03-27 LuizF Gonçalves

동일한 문제가있었습니다. 그러나 마침내 그것을 고쳐라. 나는 내가 한 일을 말해 준다. https://www.tensorflow.org/install/install_linux#InstallingAnaconda와 같이 condor 환경에 tensorflow를 설치하고 conda 환경에 Keras도 설치했다. 그런 다음 모든 의존성 (numpy 등)이 필요하며 모든 중요성을 중요하게 생각합니다. 마침내 나를 위해 일했다. 희망이 도움이됩니다. – David

을 위해 당신은 아마 이전 Tensorflow 버전 tensorflow 1.2.0rc2를 설치 사용하고 당신도 잘해야합니다.

출처

2017-06-20 23:29:35

예, 업데이트 된 것으로 생각했지만 그렇지 않았습니다. 도와 주셔서 감사합니다! –

Keras, TensorFlow 및 scikit (tf.global_variables())과의 호환성 문제

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