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AttributeError: module ‘keras.backend’ has no attribute ‘image_dim_ordering’

if K.image_dim_ordering() == 'tf':
AttributeError: module 'keras.backend' has no attribute 'image_dim_ordering'
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2

版本问题，改为

if K.image_data_format() == 'channels_first':
1

tensorflow

TensorFlow是一个由谷歌开发的开源机器学习框架，广泛应用于各种机器学习和深度学习算法的编程实现。以下是关于TensorFlow的详细介绍：

• 背景和起源：
  TensorFlow的前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief，旨在构建各尺度下的神经网络分布式学习和交互系统。
  2015年11月，谷歌大脑在DistBelief的基础上完成了对“第二代机器学习系统”TensorFlow的开发，并依据阿帕奇授权协议（Apache 2.0 open source license）开放源代码。
• 特性和功能：
  灵活性：TensorFlow支持动态图和静态图两种模式，用户可以根据需要选择适合的开发模式。
  高性能：TensorFlow使用高效的C++后端进行计算，支持在CPU、GPU和TPU等多种硬件上运行。
  自动微分：TensorFlow自带自动微分功能，可以方便地计算模型的梯度。
  分布式训练：支持在多台机器上分布式训练模型，提高训练效率。
  大规模模型支持：TensorFlow能够训练和部署大规模的深度学习模型。
  高级API：提供了如Keras等高级API，简化了模型的构建和训练过程。
• 应用领域：
  TensorFlow在多个领域都有广泛的应用，包括但不限于：
  机器学习：用于构建和训练各种类型的机器学习模型。
  深度学习：作为强大的深度学习框架，可以构建和训练深度神经网络。
  自然语言处理：如文本分类、机器翻译、语言模型等。
  计算机视觉：如图像分类、目标检测、图像分割等。
  强化学习：用于构建和训练强化学习算法。
  时间序列分析：如预测股票价格、气温预测等。
  推荐系统：如电商网站的商品推荐、视频网站的推荐等。
  语音识别：如语音助手、语音翻译等。
• 生态系统：
  TensorFlow拥有完整的生态系统，包括TensorFlow Hub（用于共享机器学习模型）、TensorFlow Lite（用于移动和嵌入式设备上的机器学习）、TensorFlow Research Cloud（提供高性能计算资源）等。
• 社区支持：
  TensorFlow拥有庞大的社区，用户可以获得丰富的资源和支持，包括教程、示例代码、文档和论坛讨论等。
• 版本和更新：
  TensorFlow不断更新和演进，不断添加新功能和优化性能。目前最新的稳定版本是TensorFlow 2.x系列，相比TensorFlow 1.x系列，TensorFlow 2.x提供了更简洁的API和更好的易用性。
  综上所述，TensorFlow是一个功能强大、灵活且易于使用的机器学习框架，广泛应用于各种领域，并得到了广泛的社区支持。

优缺点

TensorFlow的优缺点可以归纳如下：

优点：

1. 强大的功能：
   TensorFlow提供了丰富的机器学习和深度学习算法库，适用于各种任务，如图像识别、自然语言处理等。
   支持自动微分，帮助用户实现快速、准确的反向传播，减少开发人员的工作负担。
2. 高度灵活性：
   TensorFlow的计算图模型可以实现高度灵活的定制化模型，用户可以自定义网络结构、损失函数和优化算法等。
   提供了多种API接口，如Python、C++等，便于用户根据自己的需求进行开发。
3. 跨平台支持：
   TensorFlow可以在多种平台上运行，包括CPU、GPU、TPU等，支持分布式训练和推断，可以在不同的设备上进行高效计算。
4. 易于部署和扩展：
   TensorFlow可以将训练好的模型部署到生产环境中，并支持在大规模集群上进行训练和推断，以应对高并发和大规模数据的需求。
5. 大型社区支持：
   TensorFlow拥有庞大的开发者社区，提供了丰富的文档、教程和示例代码，便于开发者学习和使用。
6. 支持多种数据类型：
   TensorFlow提供丰富的数据类型，包括张量、矢量和字符串等，能够方便地对不同类型的数据进行处理。

缺点：

1. 学习曲线陡峭：
   TensorFlow的使用有一定的学习曲线，需要掌握其特定的编程范式和计算图概念。
2. 相对底层：
   TensorFlow相对于一些高级框架来说较为底层，需要编写更多的代码来定义模型、损失函数和优化算法等。
3. 速度较慢：
   由于TensorFlow使用动态计算图，相比于静态计算图的框架可能会导致一定的性能损失。
4. 难以调试：
   由于TensorFlow的计算图模型，调试过程相对复杂，不如命令式编程框架那样直观和方便。
5. 硬件限制：
   TensorFlow在某些硬件上可能存在限制，例如在某些GPU上的支持可能不够完善。
6. 编程风格和易用性：
   TensorFlow的API风格是静态的，意味着用户需要预先定义计算图，然后再将数据输入其中进行计算。这种编程方式对于初学者来说可能不够直观和易于理解。
   请注意，以上优缺点是基于当前TensorFlow的版本和普遍用户反馈总结的，随着TensorFlow的不断更新和发展，这些优缺点可能会有所变化。

keras

Keras是一个用Python编写的高级神经网络API，它允许用户快速、简单地构建和训练深度学习模型。以下是关于Keras的详细介绍：

1. 背景与起源
   Keras最初由François Chollet开发，作为他参与的ONEIROS（Open-ended Neuro-Electronic Intelligent Robot Operating System）项目的一部分。
   2015年，Keras从ONEIROS项目中分离出来，成为一个独立的开源人工神经网络工具。
   Keras的设计理念参考了Torch，但完全使用Python编写。
2. 主要特点
   用户友好：
   Keras提供了简单且一致的API，使得构建神经网络变得更加易于使用。
   设计目标是使实验变得快速、直观和可扩展。
   模块化和可扩展性：
   Keras提供了一系列模块化的构建块，可以轻松组合成复杂的神经网络模型。
   用户可以根据自己的需求定制和扩展这些构建块，以满足特定的任务需求。
   多后端支持：
   Keras可以在多个深度学习框架上运行，包括TensorFlow、Theano和Microsoft-CNTK等。
   这使得用户能够选择适合自己的后端，而不需要更改他们已经编写的Keras代码。
   强大的计算性能：
   Keras针对GPU进行了优化，可以利用GPU的并行计算能力，加快神经网络的训练和推理过程。
   内置的工具和模型：
   Keras提供了一些内置的工具和模型，使得常见的深度学习任务变得更加简单和快速，例如图像分类、文本生成、目标检测等。
   广泛的社区支持：
   Keras拥有广泛的用户社区，并且有丰富的文档、教程和示例代码可供参考。
   用户可以通过社区来获取帮助和分享经验，加速学习和解决问题的过程。
3. 历史与发展
   2015年11月，Keras测试版本0.3.0发布，加入了TensorFlow作为后台选项。
   2016年4月，Keras在PIPy上发布了第一个稳定版本1.0.0。
   2017年5月，Keras版本2.0.0发布。同年6月，Microsoft-CNTK被加入后台选项。
   自2017年起，Keras得到了TensorFlow团队的支持，其大部分组件被整合至TensorFlow的Python API中。
   2018年TensorFlow 2.0.0公开后，Keras被正式确立为TensorFlow高阶API，即tf.keras。
4. 命名与意义
   Keras的命名来自古希腊语“κέρας（牛角）”或“κραίνω（实现）”，意为将梦境化为现实的“牛角之门”。
5. 安装与依赖
   Keras支持Python 2.7-3.6版本，安装前需要预装TensorFlow、Theano、Microsoft-CNTK中的至少一个。
   其他可选的预装模块包括h5py（用于将Keras模型保存为HDF文件）、cuDNN（用于GPU计算）和PyDot（用于模型绘图）。
   Keras可以通过PIPy、Anaconda安装，也可以从GitHub上下载源代码安装。
   通过以上介绍，可以看出Keras是一个功能强大、易于使用且广泛支持的深度学习框架，它为用户提供了快速构建和训练深度学习模型的能力。