AttributeError: il modulo 'tensorflow' non ha l'attributo 'get_default_graph' in tensorflow
Ricevo il seguente errore nel mio codice.
import mtcnn
# print version
print(mtcnn.__version__)
# demonstrate face detection on 5 Celebrity Faces Dataset
from os import listdir
from PIL import Image
from numpy import asarray
from matplotlib import pyplot
from mtcnn.mtcnn import MTCNN
print("MTCNN: {}".format(mtcnn.__version__))
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
# extract a single face from a given photograph
def extract_face(filename, required_size=(160, 160)):
# load image from file
image = Image.open(filename)
# convert to RGB, if needed
image = image.convert('RGB')
# convert to array
pixels = asarray(image)
# create the detector, using default weights
detector = MTCNN()
# detect faces in the image
results = detector.detect_faces(pixels)
# extract the bounding box from the first face
x1, y1, width, height = results[0]['box']
# bug fix
x1, y1 = abs(x1), abs(y1)
x2, y2 = x1 + width, y1 + height
# extract the face
face = pixels[y1:y2, x1:x2]
# resize pixels to the model size
image = Image.fromarray(face)
image = image.resize(required_size)
face_array = asarray(image)
return face_array
# specify folder to plot
#folder = '5-celebrity-faces-dataset/train/ben_afflek/'
folder = '5-celebrity-faces-dataset/train/ben_afflek'
i = 1
# enumerate files
for filename in listdir(folder):
# path
path = folder + '/' + filename
# get face
face = extract_face(path)
print(i, face.shape)
# plot
pyplot.subplot(2, 7, i)
pyplot.axis('off')
pyplot.imshow(face)
i += 1
pyplot.show()
Errore:
anaconda3\envs\py3\lib\site-packages\keras\backend\tensorflow_backend.py", riga 68, in get_uid graph = tf.get_default_graph()
AttributeError: il modulo 'tensorflow' non ha l'attributo 'get_default_graph'
Ho provato diverse importazioni diverse, ma non funziona nulla. Sembra che questo errore sia normale, ma non trovo nulla che risolva il mio problema.
Risposte
Nella risposta qui import keras da tensorflow, come hai fatto tu, risolve il problema.
Ma il problema nel tuo caso è che l'MTCNN funziona su Keras puro anziché su TensorFlow, quindi il fatto che tu carichi nel tuo "main.py" keras da tensorflow non ha alcun effetto. O devi eseguire il downgrade della versione tensorflow o modificare ogni importazione in MTCNN che purtroppo non è garantito che funzioni.