AttributeError: set_model 错误（Keras 回调）答案

【问题标题】：AttributeError: set_model Error (Keras callbacks)AttributeError: set_model 错误（Keras 回调）
【发布时间】：2021-06-15 15:49:26
【问题描述】：

我正在使用 Keras 拟合模型并将回调列表传递给模型拟合，但遇到以下错误。我在这里做错了什么？

    from tensorflow.keras.callbacks import ReduceLROnPlateau, 
    ModelCheckpoint, EarlyStopping, Callback

    checkpoint = ModelCheckpoint(f'model{i}.h5', save_best_only=True,
                                 save_weights_only = True,
                                 monitor='val_loss',
                                verbose = 1)
    
    lr_reducer = ReduceLROnPlateau(monitor="val_loss", 
                                    patience=3, 
                                    min_lr=1e-6)
    my_callbacks = [checkpoint, lr_reducer]
    
    history = model.fit(
        train_generator,
        validation_data = valid_generator,
        epochs=10,
        verbose=1,
        callbacks= my_callbacks)

错误如下：

---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-135-0538428c86d8> in <module>
     75         epochs=10,
     76         verbose=1,
---> 77         callbacks= my_callbacks)
     78 
     79 

/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/keras/engine/training.py in fit(self, x, y, batch_size, epochs, verbose, callbacks, validation_split, validation_data, shuffle, class_weight, sample_weight, initial_epoch, steps_per_epoch, validation_steps, validation_batch_size, validation_freq, max_queue_size, workers, use_multiprocessing)
   1073             verbose=verbose,
   1074             epochs=epochs,
-> 1075             steps=data_handler.inferred_steps)
   1076 
   1077       self.stop_training = False

/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/keras/callbacks.py in __init__(self, callbacks, add_history, add_progbar, model, **params)
    229 
    230     if model:
--> 231       self.set_model(model)
    232     if params:
    233       self.set_params(params)

/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/keras/callbacks.py in set_model(self, model)
    284       model.history = self._history
    285     for callback in self.callbacks:
--> 286       callback.set_model(model)
    287 
    288   def _call_batch_hook(self, mode, hook, batch, logs=None):

/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/fastcore/basics.py in __getattr__(self, k)
    387             attr = getattr(self,self._default,None)
    388             if attr is not None: return getattr(attr,k)
--> 389         raise AttributeError(k)
    390     def __dir__(self): return custom_dir(self,self._dir())
    391 #     def __getstate__(self): return self.__dict__

AttributeError: set_model

它只显示“AttributeError: set_model”，我不明白是什么导致了错误。

【问题讨论】：

能否将您的导入添加到问题中？这可能是您的进口冲突。另外请说出model{i}.h5中的{i}是什么意思？
我用导入编辑了这个问题。还有{i}，因为我在做交叉验证。当我注释掉lr_reducer = ReduceLROnPlateau(monitor="val_loss", patience=3, min_lr=1e-6) 并以callbacks=[checkpoint] 进行回调时，它起作用了，但我不知道为什么包含lr_reducer 会引发错误。
您是否检查过所有其他对象（例如图层、模型和...）来自tensorflow.keras 而不是来自keras？
是的，我做到了，但错误仍然存在。
您能分享完整的代码来复制您的问题吗？以便我们尝试帮助您。谢谢！

标签： python tensorflow keras callback

【解决方案1】：

有时如果你在列表中写下它接受的所有必需的回调，但有时你应该将它分配给另一个变量，然后像这样写。 历史 = model.fit( train_generator, 验证数据 = 有效生成器，时期=10，详细=1，回调= [my_callbacks]) 愿你的 model.fit() 能正常工作。

【讨论】：