模块 'keras.engine' 没有属性 'Layer'

Question

----> 6 from mrcnn.model 导入 MaskRCNN

/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/mrcnn/model.py in () 253 254 --> 255 class ProposalLayer(KE.Layer): 256 """接收anchor分数并选择子集通过作为第二阶段的建议 257。过滤是基于锚点分数和

AttributeError: 模块 'keras.engine' 没有属性 'Layer'

Answer 1

对于使用图层的行，例如ProposalLayer(KE.Layer)

而不是使用KE.Layerdo

import keras.layers as KL

并替换所有KE实例KL

Answer 2

我在 github 问题讨论中发现了这个，它对我有用。

您需要卸载那些：

pip uninstall keras -y
pip uninstall keras-nightly -y
pip uninstall keras-Preprocessing -y
pip uninstall keras-vis -y
pip uninstall tensorflow -y
pip uninstall h5py -y

并强加这些版本：

pip install tensorflow==1.13.1
pip install keras==2.0.8
pip install h5py==2.10.0

Answer 3

我在运行项目时遇到了这个问题。 https://github.com/matterport/Mask_RCNN

在文件model.py中，有一行

import keras.engine as KE

我把它改成

import keras.engine.topology as KE

问题就消失了。

Answer 4

安装tensorflow，版本如下

pip uninstall tensorflow -y
pip uninstall keras -y
pip install tensorflow==2.4.3
pip install keras==2.4.0

经过上述操作后，会出现一些错误。您可以通过以下步骤解决它们。

@Error：[模块“tensorflow”没有属性 XXXXXXXX]

在model.py或 您的代码中，使用 解析某些 api tf.compat.v1，例如tf.compat.v1.Session或import tensorflow.compat.v1 as tf

@Error：[ValueError：尝试将“形状”转换为张量但失败。错误：不支持任何值。]

pip uninstall tensorflow -y
pip uninstall keras -y
pip install tensorflow==2.4.3
pip install keras==2.4.0

将此 if-else 代码块替换为：

if s[1]==None:
    mrcnn_bbox = KL.Reshape((-1, num_classes, 4), name="mrcnn_bbox")(x)
else:
    mrcnn_bbox = KL.Reshape((s[1], num_classes, 4), name="mrcnn_bbox")(x)

@Error：[ValueError：不支持任何值。]

indices = tf.stack([tf.range(probs.shape[0]), class_ids], axis=1)

用。。。来代替

indices = tf.stack([tf.range(tf.shape(probs)[0]), class_ids], axis = 1)

@Error：[AttributeError：模块'keras.engine. saving'没有属性'load_weights_from_hdf5_group_by_name']

mrcnn_bbox = KL.Reshape((-1, num_classes, 4), name="mrcnn_bbox")(x)

用。。。来代替

from tensorflow.python.keras.saving import hdf5_format

和

if s[1]==None:
    mrcnn_bbox = KL.Reshape((-1, num_classes, 4), name="mrcnn_bbox")(x)
else:
    mrcnn_bbox = KL.Reshape((s[1], num_classes, 4), name="mrcnn_bbox")(x)

用。。。来代替

hdf5_format.load_weights_from_hdf5_group(f, layers)
hdf5_format.load_weights_from_hdf5_group_by_name(f, layers)

参考：

• 尝试将“形状”转换为张量但失败。错误：无不支持的值

• 模块“keras.engine. saving”没有属性“load_weights_from_hdf5_group_by_name”

Answer 5

这严格来说是\xe2\x80\x99t 的重复项，但在这里找到了类似的问题： AttributeError: module 'keras.engine' has no attribute 'input_layer'

\n

本质上，keras 的许多导入和属性错误都来自于 keras 根据您使用的是 CPU 还是 GPU 或 ASIC 来更改其导入。某些引擎类在每种情况下都不会导入\xe2\x80\x99。

\n

相反，使用from keras.layers import Layer并使用该图层类来代替引擎中的图层类。

\n