我正在使用Kerassurgery模块进行修剪。我在谷歌colab中使用VGG-16时遇到了这个错误。它适用于其他型号。有人可以帮助我修复这个问题。
---> 17 model_new = surgeon.operate()<br>
18 return model_new
>>/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/kerassurgeon/surgeon.py in operate(self)
152 sub_output_nodes = utils.get_node_inbound_nodes(node)
153 outputs, output_masks = self._rebuild_graph(self.model.inputs,
--> 154 sub_output_nodes)
155
156 # Perform surgery at this node
>>/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/kerassurgeon/surgeon.py in _rebuild_graph(self, graph_inputs, output_nodes, graph_input_masks)
264 # Call the recursive _rebuild_rec method to rebuild the submodel up to
265 # each output layer
--> 266 outputs, output_masks = zip(*[_rebuild_rec(n) for n in output_nodes])
267 return outputs, output_masks
268
>>/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/kerassurgeon/surgeon.py in <listcomp>(.0)
264 # Call the recursive _rebuild_rec method to rebuild the submodel up to
265 # each output layer
--> 266 outputs, output_masks = zip(*[_rebuild_rec(n) for n in output_nodes])
267 return outputs, output_masks
268
>>/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/kerassurgeon/surgeon.py in _rebuild_rec(node)
216 # Check for replaced tensors before any other checks:
217 # these are created by the surgery methods.
--> 218 if node_output in self._replace_tensors.keys():
219 logging.debug('bottomed out at replaced output: {0}'.format(
220 node_output))
>>/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/framework/ops.py in __hash__(self)
724 if (Tensor._USE_EQUALITY and executing_eagerly_outside_functions() and
725 (g is None or g.building_function)):
--> 726 raise TypeError("Tensor is unhashable. "
727 "Instead, use tensor.ref() as the key.")
728 else:
**TypeError: Tensor is unhashable. Instead, use tensor.ref() as the key.**
5条答案
按热度按时间qltillow1#
我在尝试Deep learning example with GradientExplainer时解决了类似的问题。这是由于版本不兼容造成的。
添加下面的代码可能会有帮助：
tf版本为2.3.1
kerase版本为2.4.0
形状版本为0.36
falq053o2#
请尝试以下代码：
1.compat 允许您编写在TensorFlow 1中都能使用的代码。x和2，并应解决基于 * 版本导入 * 的任何错误。
2.eager_execution 是一个接口，只要从Python调用它，它就允许操作。打开它可以让Tensorflow更直观。
3.那么为什么要禁用 eager_execution 呢？
->eager_execution 比 graph_execution 慢。它逐行运行操作，这使得潜在的加速机会变得无用。
4.运行tf.executing_early（），检查 eager_execution 是开还是关。
希望这有助于减少你的错误。
nbysray53#
我解决了这个错误。这是由于版本变更所致。使用Kerassurgery代替tfkerassurgery。
使用以下版本
bqf10yzr4#
我遇到了类似的问题，我已经解决了它使用下一行：
y3bcpkx15#
当我尝试运行yolo3模型时遇到了类似的问题。我已经解决了：
import tensorflow as tftf.compat.v1.disable_v2_behavior()似乎是tensorflow从V1.x更新到V2.x时版本不兼容造成的
希望能帮上忙。