已解决！AttributeError: ‘Sequential‘ object has no attribute ‘session‘ 问题

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- 已解决！AttributeError: 'Sequential' object has no attribute 'session' 问题

已解决！AttributeError: ‘Sequential’ object has no attribute ‘session’ 问题

‍ 猫头虎来了！ 今天给大家解决一个训练模型时遇到的报错：

AttributeError: ‘Sequential’ object has no attribute ‘session’

这个问题困扰了不少小伙伴，我也是在网上搜了好久才找到解决方案。现在就分享给大家，希望对你们有所帮助！

摘要

在使用 Keras 训练模型时，如果代码中包含了 model.session 语句，就会抛出 AttributeError: 'Sequential' object has no attribute 'session' 错误。这是因为 Sequential 模型没有 session 属性。

解决方法

要解决这个问题，有两种方法：

使用 model.predict() 或 model.evaluate() 方法

这两个方法可以直接使用模型进行预测或评估，无需使用 session。

# 使用 model.predict() 方法进行预测
predictions = model.predict(x_test)

# 使用 model.evaluate() 方法进行评估
loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)

使用 Model 类

如果需要使用 session，可以将模型转换为 Model 类。

# 将模型转换为 Model 类
model = Model(inputs=model.input, outputs=model.output)

# 使用 session 进行训练
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

错误原因

Sequential 模型是 Keras 中最简单的模型类型，它由一系列层组成。这些层之间通过张量流动连接。但是，Sequential 模型没有 session 属性。

如何避免

在使用 Keras 训练模型时，请注意以下几点：

不要在代码中包含 model.session 语句。
如果需要使用 session，可以将模型转换为 Model 类。

代码示例

下面是一个使用 model.predict() 方法进行预测的示例：

# 导入必要的库
import keras

# 加载数据
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()

# 定义模型
model = keras.Sequential([
  keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(x_test)

# 评估模型
loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)

# 打印评估结果
print('Test loss:', loss)
print('Test accuracy:', accuracy)