Следуя архитектурам Pyhthon CNN Библиотеки: EfficientNet и DenseNet 169 Проблемы импорта EfficientNet

Question

Я пытаюсь использовать следующие архитекторы CNN Deep Learning: DenseNet169 и EfficientNet с трансферным обучением. Я установил следующие библиотеки на PyCharm и вызвал следующие библиотеки импорта:

from keras.models import Model
from keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.optimizers import SGD, RMSprop
from keras.callbacks import ModelCheckpoint
from keras.callbacks import History

from keras import applications
import keras_applications
#Transfer Learning Networks Models

# 5 - DensNet family
import densenet
from keras.applications.densenet.DenseNet121 import DenseNet121
from keras.applications.densenet.DenseNet169 import DenseNet169
from keras.applications.densenet.DenseNet201 import DenseNet201
from keras_applications.densenet.DenseNet121 import DenseNet121
from keras_applications.densenet.DenseNet169 import DenseNet169
from keras_applications.densenet.DenseNet201 import DenseNet201
# 6 - EfficientNet Alone
import efficientnet.keras as efn
# 6 - EfficientNet family
from efficientnet import EfficientNetB0
from efficientnet import EfficientNetB1
from efficientnet import EfficientNetB2
from efficientnet import EfficientNetB3
from efficientnet import EfficientNetB4
from efficientnet import EfficientNetB5
from efficientnet import EfficientNetB6
from efficientnet import EfficientNetB7

И я называю следующие архитектуры:

Загрузка предварительно обученной модели и веса

elif model_tl_name == 'DenseNet169':
    print("base_model = DenseNet169")
    base_model = densenet.DenseNetImageNet169(include_top=True, input_shape=(224, 224, 3), input_tensor=None, pooling=None, classes=1000)
    #base_model = DenseNet169(include_top=True, weights='imagenet', input_tensor=None, input_shape=None, pooling=None, classes=1000)
elif model_tl_name == 'EfficientNetB5':
    print("base_model = EfficientNetB5")
    #base_model = EfficientNetB5(include_top=False, weights='imagenet')
    base_model = efn.EfficientNetB5(include_top=False, weights='imagenet')
    # model = EfficientNetB3(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(img_size, img_size, 3))
# Changing last layer to adapt to two classes
model = add_new_last_layer(base_model, nb_classes)

Но я всегда получаю следующие сообщения об ошибках:

Для DenseNet169: mask = node.output_masks[tensor_index] AttributeError: объект 'Node' не имеет атрибута 'output_masks'

Для EfficientNetB5 из keras.applications импортируйте файл EfficientNetB5 "C:\Users\QTR7701\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\effectivenet\initializers.py", строка 44, при вызове верните tf.random_normal( AttributeError: модуль tenorflow не имеет атрибута random_normal

Если кто-то может мне помочь.

Answer 1

В PyPharmзайдите в настройки->интерпретатор проекта и попробуйте загрузить tensorflowбиблиотека После этого попробуйте->

      from tensorflow.keras.applications.efficientnet import EfficientNetB0, EfficientNetB5
mm = EfficientNetB0(include_top=True, weights=None, input_tensor=None, input_shape=None, pooling=None, classes=2, classifier_activation="softmax")
mm.summary()