关于#神经网络#的问题，如何解决？

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在做人工智能神经网络实验的时候，这个地方一直报错，是我的库函数的有些版本有问题吗

各位帮忙看看这是因为什么导致的报错


代码是像这样创建一个Keras序列模型的：
model = keras.Sequential(name='ATexNet')

并且出现了“AttributeError: 'function' object has no attribute 'Sequential'”错误，那么通常情况下是因为您的代码中使用了一个名为“keras”的函数或变量，这与Keras库本身的名称冲突了
为了避免这种情况，可以尝试通过将导入Keras库的方式更改为以下方式之一来避免名称冲突：

  • 使用完整的导入语句，并使用别名来引用Keras库：

import tensorflow.keras as keras
model = keras.Sequential(name='ATexNet')
  • 仅导入Keras库中需要使用的模块或类：

from tensorflow.keras.models import Sequential
model = Sequential(name='ATexNet')

该回答引用ChatGPT
这个错误信息提示了一个问题：在代码中，您把 keras.Sequential 赋值给了 model 变量，但是在后面的代码中，您又把 model 变量赋值为一个函数 keras.Sequential(name='ATexNet')。这就导致了 model 变量的类型发生了改变，从而无法继续调用 Sequential 类的方法和属性。

要解决这个问题，您可以使用以下代码：

model = keras.Sequential(name='AlexNet')
# 第1层
model.add(layers.Conv2D(filters=96, kernel_size=(11, 11), strides=(4, 4), padding='valid', activation='relu', input_shape=(227, 227, 3)))
model.add(layers.MaxPooling2D(pool_size=(3, 3), strides=(2, 2), padding='valid'))
model.add(layers.BatchNormalization())

# 第2层
model.add(layers.Conv2D(filters=256, kernel_size=(5, 5), strides=(1, 1), padding='same', activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D(pool_size=(3, 3), strides=(2, 2), padding='valid'))
model.add(layers.BatchNormalization())

# 第3层
model.add(layers.Conv2D(filters=384, kernel_size=(3, 3), strides=(1, 1), padding='same', activation='relu'))
model.add(layers.BatchNormalization())

# 第4层
model.add(layers.Conv2D(filters=384, kernel_size=(3, 3), strides=(1, 1), padding='same', activation='relu'))
model.add(layers.BatchNormalization())

# 第5层
model.add(layers.Conv2D(filters=256, kernel_size=(3, 3), strides=(1, 1), padding='same', activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D(pool_size=(3, 3), strides=(2, 2), padding='valid'))
model.add(layers.BatchNormalization())

# 展开层
model.add(layers.Flatten())

# 第6层
model.add(layers.Dense(units=4096, activation='relu'))
model.add(layers.Dropout(0.5))

# 第7层
model.add(layers.Dense(units=4096, activation='relu'))
model.add(layers.Dropout(0.5))

# 第8层
model.add(layers.Dense(units=1000, activation='softmax'))

# 输出模型结构
model.summary()

这段代码中，我们首先使用 keras.Sequential(name='AlexNet') 创建了一个名为 AlexNet 的模型，然后按照 AlexNet 模型的结构依次添加了卷积层、池化层、批归一化层、全连接层和 Dropout 层等。最后，使用 model.summary() 输出了模型结构。