为什么keras不允许以这种方式添加卷积层？

以下代码

from tensorflow import keras
from keras.layers import Conv2D

model = keras.Sequential()
model.add(Conv2D(1, (3, 3), padding='same', input_shape=(28, 28, 1)))

执行时抛出错误：

TypeError: The added layer must be an instance of class Layer. Found: <keras.layers.convolutional.Conv2D object at 0x7fea0c002d10>

我也尝试使用Convolutional2D,但出现了相同的错误.为什么？

解决方法:

尝试这个：

from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.layers import Conv2D

model = keras.Sequential()
model.add(Conv2D(1, (3, 3), padding='same', input_shape=(28, 28, 1)))

您正在将tf.keras顺序模型与keras Conv2D层(而不是tf.keras Conv2D层)混合.

或者,如下所述,使用实际的Keras：

import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D

model = Sequential()
model.add(Conv2D(1, (3, 3), padding='same', input_shape=(28, 28, 1)))

标签：python,tensorflow,keras,conv-neural-network
来源： https://codeday.me/bug/20191010/1883509.html