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

Question

昨天我尝试使用 TensorFlow 作为后端我可以使用它，但是今天当我尝试导入 Keras 时使用它来显示一些错误消息，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

它显示此错误：

 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'

所以我用的是TensorFlow 2.2版和Keras 2.3.1版，昨天我能跑，今天好像跑不了了。我今天导入的 Keras 和 TensorFlow 版本有误吗？

编辑：当我使用 from tensorFlow import keras 我想要的输出 using tensorflow backend 没有出现，然后当我加载 import segmentation_models as sm import Keras 显示错误 --- 如上。

原文由 uzrsa 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

这是您问题的解决方案，我已经在 colab 上对其进行了测试。

 !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 。 任何高于 2.x 的版本都可以运行，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，你不需要重启内核。见下文：

在协作中：

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

它会 自动重启 内核。重新启动后，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

原文由 Innat 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

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"

原文由 Trapti Kalra 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议