Keras 教程错误：NameError：未定义名称“层”答案

【问题标题】：Keras Tutorial Error: NameError: name 'layers' is not definedKeras 教程错误：NameError：未定义名称“层”
【发布时间】：2018-12-23 04:34:01
【问题描述】：

我正在尝试遵循this Keras 教程，但是使用命令python3 test.py 编译时遇到以下错误：

Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 13, in <module>
    layers.Dense(64, activation='sigmoid')
NameError: name 'layers' is not defined

我的代码如下：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

model = keras.Sequential()
# Adds a densely-connected layer with 64 units to the model:
model.add(keras.layers.Dense(64, activation='relu'))
# Add another:
model.add(keras.layers.Dense(64, activation='relu'))
# Add a softmax layer with 10 output units:
model.add(keras.layers.Dense(10, activation='softmax'))

# Create a sigmoid layer:
layers.Dense(64, activation='sigmoid')

# A linear layer with L1 regularization of factor 0.01 applied to the kernel matrix:
layers.Dense(64, kernel_regularizer=keras.regularizers.l1(0.01))
# A linear layer with L2 regularization of factor 0.01 applied to the bias vector:
layers.Dense(64, bias_regularizer=keras.regularizers.l2(0.01))

# A linear layer with a kernel initialized to a random orthogonal matrix:
layers.Dense(64, kernel_initializer='orthogonal')

Python 版本：3.6.6

操作系统：MacOS High Sierra

我也是在命令行(tensorflow)$环境中做这一切的。

【问题讨论】：

你很可能打算写model.add(keras.layers....etc)。
@LucaCappelletti 我直接从tensorflow.org/guide/keras 复制了它（参见“配置层”部分。）
是的，它解释了它在 model.add 中的作用。没必要。
你可以考虑阅读the keras documentation上的keras教程。
@LucaCappelletti 哦，好的，我很抱歉！这对我来说似乎是一个更好的起点。感谢您的帮助。 :) 我会留下这个，以防万一将来另一个新手感到困惑。

标签： python python-3.x tensorflow keras keras-layer

【解决方案1】：

怎么了

首先，python 向您发出信号，名称为 layers 的对象不在脚本范围内。

但实际的错误是代码是从 TensorFlow's Keras documentation 复制出来的，但在文档中，代码的第二部分仅用于解释 model.add(...) 调用中实例化的内容。

所以只需删除所有以layers 开头的代码，因为它只是一个解释。

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

model = keras.Sequential()
# Adds a densely-connected layer with 64 units to the model:
model.add(keras.layers.Dense(64, activation='relu'))
# Add another:
model.add(keras.layers.Dense(64, activation='relu'))
# Add a softmax layer with 10 output units:
model.add(keras.layers.Dense(10, activation='softmax'))

进一步阅读

您应该考虑在Keras Documentation 上了解Keras。

【讨论】：

【解决方案2】：

对我来说，使用 from tensorflow.keras import layers 导入图层就可以了。

【讨论】：