m0_66444090 2022-11-20 16:26 采纳率: 25%
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AttributeError: 'CNNMnist' object has no attribute 'compile'啥问题呢


from tensorflow.python.keras.datasets import cifar100
from tensorflow.python.keras import layers,losses,optimizers
from tensorflow.python.keras.models import Sequential
import tensorflow as tf
class CNNMnist(object):
        model=Sequential([
        layers.Conv2D(32,kernel_size=5,strides=1,padding='same',data_format='channels_last',activation=tf.nn.relu),
        layers.MaxPool2D(pool_size=2,strides=2,padding='same'),
        layers.Conv2D(64,kernel_size=5,strides=1,padding='same',data_format='channels_last',activation=tf.nn.relu),
        layers.MaxPool2D(pool_size=2,strides=2,padding='same'),
        layers.Flatten(),
        layers.Dense(1024,activation=tf.nn.relu),
        layers.Dense(100,activation=tf.nn.softmax)
])
def __init__(self):
        # 读取数据集
        (self.train,self.train_label),(self.test,self.test_label) = cifar100.load_data()
        # 对数据集进行归一化处理
        self.train = self.train.reshape(-1,32,32,3) / 255.0
        self.test = self.test.reshape(-1,32,32,3) / 255.0

def compile(self):
      def compile(self):
        CNNMnist.model.compile(optimizer=optimizers.adam_v2.Adam(),
                               loss=losses.sparse_categorical_crossentropy,
                               metrics=['accuracy'])

        return None
      
def fit(self):
      CNNMnist.model.fit(self.train,self.train_label,epochs=1,batch_size=32)
      return None
 
if __name__ == '__main__':
    cnn = CNNMnist()
    
    cnn.compile()
    
    cnn.fit()

AttributeError: 'CNNMnist' object has no attribute 'compile'

  • 写回答

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  • 普通网友 2022-11-20 16:41
    关注

    python 是很注意格式的语言
    你检查下compile的定义就知道错误了

    你对比看看

    
    from tensorflow.python.keras.datasets import cifar100
    from tensorflow.python.keras import layers,losses,optimizers
    from tensorflow.python.keras.models import Sequential
    import tensorflow as tf
    class CNNMnist(object):
            model=Sequential([
            layers.Conv2D(32,kernel_size=5,strides=1,padding='same',data_format='channels_last',activation=tf.nn.relu),
            layers.MaxPool2D(pool_size=2,strides=2,padding='same'),
            layers.Conv2D(64,kernel_size=5,strides=1,padding='same',data_format='channels_last',activation=tf.nn.relu),
            layers.MaxPool2D(pool_size=2,strides=2,padding='same'),
            layers.Flatten(),
            layers.Dense(1024,activation=tf.nn.relu),
            layers.Dense(100,activation=tf.nn.softmax)
    ])
        def __init__(self):
            # 读取数据集
            (self.train,self.train_label),(self.test,self.test_label) = cifar100.load_data()
            # 对数据集进行归一化处理
            self.train = self.train.reshape(-1,32,32,3) / 255.0
            self.test = self.test.reshape(-1,32,32,3) / 255.0
        def compile(self):
            CNNMnist.model.compile(optimizer=optimizers.adam_v2.Adam(),
                                   loss=losses.sparse_categorical_crossentropy,
                                   metrics=['accuracy'])
            return None
        def fit(self):
            CNNMnist.model.fit(self.train,self.train_label,epochs=1,batch_size=32)
            return None
    if __name__ == '__main__':
        cnn = CNNMnist()
        cnn.compile()
        cnn.fit()
    
    
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