模块“tensorflow.compat.v2.__internal__”没有属性“tf2”

Question

我昨天尝试使用 TensorFlow 作为后端，我可以使用它，但今天当我尝试导入 Keras 时使用它显示一些错误消息，所以这是我的代码：

# Install required libs  
# NOTE: Run this one code, then restart this runtime and run again for next all... (PENTING!!!) 
 
### please update Albumentations to version>=0.3.0 for `Lambda` transform support
!pip install -U segmentation-models

!pip install q tensorflow==2.1
!pip install q keras==2.3.1
!pip install tensorflow-estimator==2.1.

## Imports libs
import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'


import cv2
import Keras
import NumPy as np
import matplotlib.pyplot as plt

它显示了这个错误：

AttributeError                            Traceback (most recent call last)

<ipython-input-3-9c78a7be919d> in <module>()
      5 
      6 import cv2
----> 7 import keras
      8 import numpy as np
      9 import matplotlib.pyplot as plt

8 frames

/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/initializers/__init__.py in populate_deserializable_objects()
     47 
     48   LOCAL.ALL_OBJECTS = {}
---> 49   LOCAL.GENERATED_WITH_V2 = tf.__internal__.tf2.enabled()
     50 
     51   # Compatibility aliases (need to exist in both V1 and V2).

AttributeError: module 'tensorflow.compat.v2.__internal__' has no attribute 'tf2'

虽然我使用的是 TensorFlow 2.2 版和 Keras 2.3.1 版，但昨天我可以运行，但今天似乎不能。我今天是否为我的 Keras 和 TensorFlow 导入了错误的版本？

编辑： 当我使用 from tensorFlow import keras 时，我想要的输出 using tensorflow backend 不显示，然后当我加载 import segmentation_models as sm 时，当我使用上面的 import Keras 时，它显示相同的错误。

Answer 1

这是您问题的解决方案，我已经在 colab 上进行了测试。

!pip install -U -q segmentation-models
!pip install -q tensorflow==2.1
!pip install -q keras==2.3.1
!pip install -q tensorflow-estimator==2.1.

## Imports libs
import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'
os.environ["SM_FRAMEWORK"] = "tf.keras"

from tensorflow import keras
import segmentation_models as sm

|████████████████████████████████| 51kB 3.3MB/s 
|████████████████████████████████| 421.8MB 42kB/s 
|████████████████████████████████| 450kB 35.7MB/s 
|████████████████████████████████| 3.9MB 33.6MB/s 
Building wheel for gast (setup.py) ... done
ERROR: tensorflow-probability 0.12.1 has requirement gast>=0.3.2, 
but you'll have gast 0.2.2 which is incompatible.
|████████████████████████████████| 378kB 2.1MB/s 
Segmentation Models: using `tf.keras` framework.

---

更新

您不需要安装任何特定版本的tensorflow / keras。 2.x 以上的任何版本都可以运行，即tf 2.4/ 2.5/ 2.6。但是在colab中，需要重启内核才能看到效果。但是如果你在 kaggle 内核上运行，则不需要重新启动内核。见下文：

在 colab 中：

# Cell: 1
import os 
!pip install -U -q segmentation-models --user
os.kill(os.getpid(), 9)

它将自动重启内核。重启后，在新单元格中运行以下代码。

#Cell: 2
import os 
os.environ["SM_FRAMEWORK"] = "tf.keras"
import segmentation_models as sm

在 Kaggle 内核中：

import os 
!pip install -U -q segmentation-models --user
os.environ["SM_FRAMEWORK"] = "tf.keras"
import segmentation_models as sm

Answer 2

在下面指定，在导入分割模型之前，单独在 colab 中为我工作

os.environ["SM_FRAMEWORK"] = "tf.keras"

Answer 3

我在将 Tensorflow 升级到 2.7.0 后收到此错误消息。降级到 2.5.0 是一个临时的工作修复。

pip install tensorflow==2.5.0