AttributeError: 'Node' object has no attribute 'output_masks'

Question

我使用 Keras 预训练模型 VGG16。问题是，在配置 tensorflow 以使用 GPU 后，我得到了一个错误，这是我以前在使用 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, 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'

我在执行这段代码后得到它：

    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)

EDIT1：我有 keras (2.2.2) 和 tensorflow(1.10.0rc1)。我也试过 keras 2.2.0 和同样的错误。问题是我使用的 python 环境适用于其他非预训练 NN。

EDIT2：我可以连接两个自制模型。只有预训练的有问题，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，并将这些对象与 "pure" keras 软件包，不兼容，基于版本等

我建议您查看是否可以导入运行 "pure" keras 模块中的所有内容；调试时不要使用 tf.keras，因为它们不一定兼容。我遇到了同样的问题，这个解决方案对我有用。

Answer 2

同时导入keras和tenerflow.keras时出现同样的错误： from tensorflow.keras.optimizers import Adam from keras.utils import multi_gpu_model

我改代码后解决了这个问题： from tensorflow.keras.optimizers import Adam from tensorflow.keras.utils import multi_gpu_model

Answer 3

我遇到了类似的问题，但架构不同。正如人们建议的那样，重要的是不要将 keras 与 tensorflow.keras 混合使用，因此请尝试交换代码，例如：

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

至：

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，您也不要在代码中使用 keras.something（不仅是导入），希望对您有所帮助:) 另外，我使用 Keras 2.2.4 和 tensorflow 1.10.0

Answer 4

如果您要从 tensorflow.keras.applications.vgg16 导入 VGG16，则从 tensorflow

导入所有模型

from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, Flatten

如果您从 keras 导入，例如：

from keras.applications.vgg16 import VGG16

然后使用来自 keras

的模型导入

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

AttributeError: 'Node' object has no attribute 'output_masks'

AttributeError: 'Node' object has no attribute 'output_masks'

python

keras

tensorflow

pre-trained-model