我遇到了严重的不兼容性问题,因为相同的代码在一个代码与另一个代码之间却发生了冲突。例如。:

  • Getting value of tensor
  • Compiling model
  • Saving optimizer

  • Github source中,模块及其导入看起来相当相同,并且tf.keras甚至是从tf.python.keras导入的。在教程中,我看到两者都经常使用。例如,下面的代码将失败,并带有tf.python.keras

    这是怎么回事?有什么区别,什么时候应该使用其中一个?

    from tensorflow.keras.layers import Input, Dense
    from tensorflow.keras.models import Model
    from tensorflow.keras.optimizers import Nadam
    import numpy as np
    
    ipt   = Input(shape=(4,))
    out   = Dense(1, activation='sigmoid')(ipt)
    model = Model(ipt, out)
    model.compile(optimizer=Nadam(lr=1e-4), loss='binary_crossentropy')
    
    X = np.random.randn(32,4)
    Y = np.random.randint(0,2,(32,1))
    model.train_on_batch(X,Y)
    

    其他信息:
  • CUDA 10.0.130,cuDNN 7.4.2,Python 3.7.4,Windows 10
  • tensorflowtensorflow-gpu v2.0.0和Keras 2.3.0通过pip,其他都通过Anaconda 3
  • 最佳答案

    从官方的TensorFlow dev缩短(强调我的意思):



    我:确认一下,tf.python.keras私有(private),供开发使用,而不是公共(public)使用?



    但是,这还不是全部。 tf.python仍然是访问某些函数/类的唯一方法-例如tf.python.frameworktf.python.ops,它们都在tf.keras.optimizers中使用。但是如上所述,除非您正在“开发”(即编写自定义功能或类),否则这不会成为问题。无需接触tf.python即可使用“开箱即用”的用法。

    请注意,这不仅是兼容性问题,而且“只要没有任何中断”,两者就不能互换。例如,tf.keras使用optimizer_v2,它与tf.python.keras Optimizer完全不同。

    最后,请注意,以上两个链接都以tf.python.keras结尾-不确定,但是看来tf.keras实际上并不存在于TF Github中(例如,没有引用OptimizerV2的东西),但是在本地安装时,它确实与tensorflow_core/python/keras/api/_v2文件夹中的TF合并了:

    from tensorflow import keras
    print(keras.__file__)
    from tensorflow.python import keras
    print(keras.__file__)
    

    D:\Anaconda\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\api\_v2\keras\__init__.py
    D:\Anaconda\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\__init__.py
    

    尽管两者都共享python/文件夹,但它们都不都是tf.python-可以从各自的__init__.py中进行验证。

    更新:与tf.python.keras.optimizers一起使用的tf.python.keras.layerstf.keras.optimizers一起使用的tf.keras.layers对中等大小的模型(code)运行的慢了 11.5倍。我继续在用户代码中看到前者-将其视为警告提示。

    09-30 17:39
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