keras版本2.1.1总是报错

Question

博主您好 拜读了您写的：交通信号标志识别，非常赞，但是我在运行时候 出现很多keras和tensorflow 版本不匹配的问题，不知道您在训练模型时候的模块版本是多少呀？

Answer 1

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 你可以参考下这个问题的回答, 看看是否对你有帮助, 链接: https://ask.csdn.net/questions/702636
• 这篇博客你也可以参考下：keras和tensorflow模型同时读取要慎重
• 你还可以看下tensorflow参考手册中的 tensorflow 利用 Keras 进行遮盖和填充
• 除此之外, 这篇博客: 【TensorFlow2.0】keras高层接口之经典数据集加载、网络层、网络容器、模型装配、模型训练、模型测试、模型保存和加载中的 三、模型保存与加载 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或者直接跳转源博客中阅读:
  

    训练时间隔性地保存模型状态是非常好的习惯。
    三种模型保存与加载的方法：

• 您还可以看一下 石逸凡老师的Tensorflow Keras实战教程课程中的 单层与多层感知机小节, 巩固相关知识点
  
• 以下回答来自chatgpt: 根据参考资料中的说明，Keras支持多个后端引擎，其中包括谷歌的TensorFlow后端。 在训练模型时使用的Keras和TensorFlow模块的版本可能有很多种组合。因此，我们需要查看您正在运行的代码中所使用的Keras和TensorFlow的版本。 为了找出当前环境下正在使用的Keras和TensorFlow的版本，您可以使用以下代码： ```python import keras import tensorflow as tf print("Keras version:", keras.__version__) print("TensorFlow version:", tf.__version__) ``` 这将打印出您正在使用的Keras和TensorFlow的版本号。 如果版本不匹配，则可能需要更新Keras和TensorFlow。您可以使用以下命令在终端中安装最新版本的Keras和TensorFlow： ```bash pip install keras --upgrade pip install tensorflow --upgrade ``` 请注意，您可能需要根据您的系统/环境进行适当的更改。一旦更新完成，您可以再次运行版本代码检查，以确保更新成功。 如果您尝试更新Keras和TensorFlow，但仍然遇到版本不匹配的问题，则可能需要查看您的代码中是否存在与某个特定版本相关的指定。如果是这种情况，请回退到该版本。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^