اذهب إلى المحتوى
  • 0

ظهور الخطأ <TypeError: The added layer must be an instance of class Layer. Found: <keras.layers.core.Dropout object at 0x000001622999A5F8 في كيراس Keras

Chollet ML

السؤال

أقوم ببناء نموذج لتصنيف الأرقام المكتوبة بخط اليد اعتماداً على مجموعة بيانات MINST لكن لا أعلم سبب ظهور الخطأ التالي عندما أحاول تدريب النموذج:

from tensorflow.keras.layers import Conv2D,MaxPooling2D
from keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.models import Sequential
import keras
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
model = Sequential()
model.add(Conv2D(30,(3,3),padding="valid",kernel_initializer="glorot_uniform", activation="tanh", input_shape=(28, 28, 1) ))
model.add(Conv2D(30,(3,3), activation="tanh"))
model.add(MaxPooling2D((2,2))
model.add(Dropout(0.4))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(100, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.4))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
-----------------------------------------------------------------------------------------------
TypeError: The added layer must be an instance of class Layer. Found: <keras.layers.core.Dropout object at 0x000001622999A5F8>

 

رابط هذا التعليق
شارك على الشبكات الإجتماعية

Recommended Posts

  • 2

السبب في قيامك بالخلط مابين Keras API و tensorflow.keras، فهما منفصلتين، فالأولى هي إطار العمل كيراس أما الثانية فهي كيراس نفسها لكن بعد أن تم دمجها كموديول في تنسرفلو عملية الدمج هذه قد تنتج أخطاءاً تتعلق بالتوافق في بعض الأحيان عندما تقوم باستخدامهما في نموذجك معاً، حيث قمت هنا بتهيئة معمارية sequential من tensorflow.keras وإضافة طبقات لها من  Keras API لذا استخدم إما   Keras API أو tensorflow.keras. وبالتالي يكون :

from tensorflow.keras.layers import Conv2D,MaxPooling2D
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.models import Sequential
import tensorflow.keras
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
model = Sequential()
model.add(Conv2D(30,(3,3),padding="valid",kernel_initializer="glorot_uniform", activation="tanh", input_shape=(28, 28, 1) ))
model.add(Conv2D(30,(3,3), activation="tanh"))
model.add(MaxPooling2D((2,2))
model.add(Dropout(0.4))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(100, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.4))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

 

رابط هذا التعليق
شارك على الشبكات الإجتماعية

انضم إلى النقاش

يمكنك أن تنشر الآن وتسجل لاحقًا. إذا كان لديك حساب، فسجل الدخول الآن لتنشر باسم حسابك.

زائر
أجب على هذا السؤال...

×   لقد أضفت محتوى بخط أو تنسيق مختلف.   Restore formatting

  Only 75 emoji are allowed.

×   Your link has been automatically embedded.   Display as a link instead

×   جرى استعادة المحتوى السابق..   امسح المحرر

×   You cannot paste images directly. Upload or insert images from URL.

  • إعلانات

  • تابعنا على



×
×
  • أضف...