keras(tensorflow) - 未定义的名称array_ops

Question

我对keras/tensorflow进行了疑问的模型有问题。基本上，这是文本上卷积神经网络的实现，这需要在早期阶段添加一个维度。错误消息是：

文件 "/usr/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/keras/_impl/keras/backend.py"， 第2231行，在Expand_dims nameerror中：名称'array_ops'未定义

导致此错误消息的代码：

import numpy as np
from docopt import docopt
import tensorflow as tf
from vdcnn import utils
if __name__ == '__main__':
    arguments = docopt(__doc__, version='1.0')
    model = tf.keras.models.load_model(arguments["--checkpoint"])
    print(type(model))
    proc = utils.Preprocessor(padding_size=256)
    data, labels, test_data, test_labels = proc.process_document(arguments["--data"])
    for i in range(len(test_data)):
        test_vec = test_data[i]
        prediction = model.predict(x=test_vec[np.newaxis])
        predlabel = utils.labels_in_order[np.argmax(prediction)]
        truthlabel = utils.labels_in_order[np.argmax(test_labels[i])]
        print("Truth: {} t Predicted: {}".format(truthlabel, predlabel)

调用" Expand_dims"的代码在TensorFlow函数周围使用keras lambda包装器：

...
inputs = tf.keras.Input(shape=(self.sequence_max_length,), dtype='int32', name='inputs')
embedding = tf.keras.layers.Embedding(self.num_quantized_chars, self.embedding_size, input_length=self.sequence_max_length)(inputs)
embedding = tf.keras.layers.Lambda(tf.expand_dims, arguments={'axis' : -1, 'name' : 'embedding_expanded'})(embedding)
conv0 = tf.keras.layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=3, strides=[1, self.embedding_size], padding='same', kernel_initializer='he_normal')(embedding)
conv0 = tf.keras.layers.Activation('relu')(conv0)
...

和，仅出于踢，它在TensorFlow libs中引用的行：

from tensorflow.python.ops import array_ops
[two thousand lines of crap]
def expand_dims(x, axis=-1):
  """Adds a 1-sized dimension at index "axis".
  Arguments:
      x: A tensor or variable.
      axis: Position where to add a new axis.
  Returns:
      A tensor with expanded dimensions.
  """
  return array_ops.expand_dims(x, axis)

我正在使用Python 3.6和TensorFlow 1.5，此错误都在OSX 10.11.6和RHEL 7上发生。所有这些基本上都称为完全相同的代码，尽管有时它会抱怨" gen_array_ops"而不是具有相同问题的" array_ops"。

有人有任何想法吗？

Answer 1

问题是：https：//github.com/keras-team/keras/keras/issues/8123#issuecomment-354857044

最重要的是，它需要重新安装所有机器上的所有机器，并直接使用keras而不是tf.keras来获取正确的错误消息，这显然是因为Keras如何使用对象序列化和Python" Trackbacks"工作方式。