关于#计算机视觉#的问题：到底为什么报错？第一行代码

Question

from_future_import absolute_import, division, print_function, unicode_literals

from tensorflow.keras import datasets, layers, models, Model

import matplotlib. pyplot as plt

from tensorflow.keras.applications import VGG16

from tensorflow. keras. applications. resNet50 import ResNet50

from tensorflow. keras. layers import Dense
#加载数据
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets. cifar10. load_data ()
#数据标准化
train_images,test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0
#使用VGG-16模型
base_model = VGG16 (include_top = False, pooling = 'avg', input_shape = (32, 32, 3))
#使用 RseNet50 模型
# base_model = FeslVe50（ include._top = False, pooling ='avg, input_shape = （32, 32, 3））
x = base_model. output
x=Dense(512,activation ='relu')(x)
x = Dense (10,activation ='softmax')(x)
model = Model (inputs = base_model. input, outputs = x)
for layer in base_model. layers:
   layer. trainable = False
model. compile(optimizer = 'adam',
loss = 'sparse_categorical_crossentropy',
metrics = ['accuracy'])
history = model.fit (train_images, train_labels, epochs = 10,
validation_data = (test_images,test_labels))
#可视化在训练集和验证集的准确度
plt. plot (history. history ['accuracy'], label = 'accuracy')
plt. plot (history. history ['val_accuracy'], label = val_accuracy)
plt. xlabel ( 'Epoch')
plt. ylabel ( 'Accuracy')
plt. ylim ( [0.5, 1])
plt. legend (loc = 'lower right')
plt. show( )
test_loss, test_acc = model. evaluate (test_images, test_labels, verbose = 2)
print (test_acc)

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

从您提供的代码片段中可以看出，您正在尝试使用Keras库中的预训练模型（如VGG16和ResNet50）对CIFAR-10数据集进行分类任务。然而，在运行代码时遇到了错误，提示'tensorflow.python.framework.errors_impl.UnimplementedError: Cannot convert a Keras Model to a TensorFlow graph.'。

这表明您试图将一个包含多个层的Keras模型转换为TensorFlow的Graph对象，但失败了。这个问题可能由以下几个原因引起：

1. 模型结构问题：

   • 您尝试将VGG16或ResNet50模型的输出连接到另一个全连接层，而这两个模型的输出并不是连续的。
   • 您可以考虑重新组织您的模型以使其输出能够与后续层相连，或者尝试使用不同的模型结构来解决此问题。

2. 版本冲突：

   • 确保您使用的Keras版本和TensorFlow版本之间没有冲突。如果您使用的是旧版的Keras，可能会遇到版本不兼容的问题。

3. 配置问题：

   • 检查您的数据预处理步骤是否正确执行，特别是确保图像大小、像素值范围等都符合要求。

4. 模型参数设置：

   • 检查是否有不必要的参数在模型中被保留下来，这些参数可能导致不可预测的行为。

为了解决上述问题，您可以尝试以下方法之一：

1. 重新组织模型结构：

   • 尝试将VGG16或ResNet50的输出连接到其他类型的层，例如卷积层或池化层。
   • 如果您决定使用其他模型，确保其输出能够与后续层相连，并且输入形状保持一致。

2. 检查并更新Keras版本：

   • 更新Keras到最新版本，看看问题是否仍然存在。

3. 调整数据预处理：

   • 检查您的数据预处理步骤是否正确，尤其是确保图像大小、像素值范围等都符合要求。

4. 检查模型参数：

   • 清除不必要的模型参数，查看是否有参数未正确删除。

5. 绘制图形：

   • 如果您需要展示不同阶段的学习效果，可以使用matplotlib库中的绘图函数来可视化数据。例如，使用plt.plot()函数可以绘制精度曲线。

请根据具体情况逐一排查，找出导致问题的根本原因。希望这些建议能帮到您！