Keras ValueError:获取参数<；tf.运营'；初始值8'；类型=NoOp>；不能解释为张量。

我正在使用Keras库，我只是尝试初始化VGG16模型，我得到一个错误，所有输入都不是这个图的元素。我使用的是Tensorflow后端

输入：

from keras.applications.vgg16 import VGG16

model = VGG16()

输出：

from keras.applications.vgg16 import VGG16

model = VGG16()

runfile（'C:/Users/joshu/Documents/Code/Testing/vgg_tester.py'， wdir='C:/Users/joshu/Documents/Code/Testing'）回溯（最近 最后一次通话）：

文件“”，第1行，在 runfile（'C:/Users/joshu/Documents/Code/Testing/vgg_tester.py'，wdir='C:/Users/joshu/Documents/Code/Testing'）

文件 “C:\Users\joshu\Anaconda3\lib\site packages\spyder\utils\site\sitecustomize.py”， 第880行，在runfile中 execfile（文件名、命名空间）

文件 “C:\Users\joshu\Anaconda3\lib\site packages\spyder\utils\site\sitecustomize.py”， execfile中的第102行 exec（编译（f.read（），文件名，'exec'），命名空间）

文件“C:/Users/joshu/Documents/Code/Testing/vgg_tester.py”，第11行， 在里面 型号=VGG16（）

文件 “C:\Users\joshu\Anaconda3\lib\site packages\keras\applications\vgg16.py”， 第163行，在VGG16中 模型。加载权重（权重路径）

文件 “C:\Users\joshu\Anaconda3\lib\site packages\keras\engine\topology.py”， 第2708行，以负载重量表示 自加载组（f）中的权重

文件 “C:\Users\joshu\Anaconda3\lib\site packages\keras\engine\topology.py”， 第2794行，从组hdf5加载重量 K.批量设置值（权重值元组）

文件 “C:\Users\joshu\Anaconda3\lib\site packages\keras\backend\tensorflow\u backend.py”， 第1860行，在批次设置值中 获取会话（）

文件 “C:\Users\joshu\Anaconda3\lib\site packages\keras\backend\tensorflow\u backend.py”， 第121行，在get_会话中 _初始化变量（）

文件 “C:\Users\joshu\Anaconda3\lib\site packages\keras\backend\tensorflow\u backend.py”， 第273行，in_初始化_变量 sess.run（tf.variables\u初始值设定项（未初始化的\u变量））

文件 “C:\Users\joshu\Anaconda3\lib\site packages\tensorflow\python\client\session.py”， 第778行，运行中 运行_元数据_ptr）

文件 “C:\Users\joshu\Anaconda3\lib\site packages\tensorflow\python\client\session.py”， 第969行，运行中 fetch\u handler=\u FetchHandler（self.\u图形、fetches、feed\u dict\u字符串）

文件 “C:\Users\joshu\Anaconda3\lib\site packages\tensorflow\python\client\session.py”， 第408行，在init self.\u fetch\u mapper=\u FetchMapper.for\u fetch（fetches）

文件 “C:\Users\joshu\Anaconda3\lib\site packages\tensorflow\python\client\session.py”， 第238行，输入以获取 return\u ElementFetchMapper（fetches，contraction\u fn）

文件 “C:\Users\joshu\Anaconda3\lib\site packages\tensorflow\python\client\session.py”， 第274行，在init 张量。（%s）'（提取，str（e）））

ValueError:无法获取参数 被解释为张量。（操作名称：“init_11”操作：“NoOp” 输入：“^block1\u conv1\u W\u 8/Assign”输入：“^block1\u conv1\u b\u 8/Assign” 输入：“^block1\u conv2\u W\u 8/Assign”输入：“^block1\u conv2\u b\u 8/Assign” 输入：“^block2\u conv1\u W\u 8/Assign”输入：“^block2\u conv1\u b\u 8/Assign” 输入：“^block2\u conv2\u W\u 8/Assign”输入：“^block2\u conv2\u b\u 8/Assign” 输入：“^block3\u conv1\u W\u 8/Assign”输入：“^block3\u conv1\u b\u 8/Assign” 输入：“^block3\u conv2\u W\u 8/Assign”输入：“^block3\u conv2\u b\u 8/Assign” 输入：“^block3\u conv3\u W\u 8/Assign”输入：“^block3\u conv3\u b\u 8/Assign” 输入：“^block4\u conv1\u W\u 8/Assign”输入：“^block4\u conv1\u b\u 8/Assign” 输入：“^block4\u conv2\u W\u 8/Assign”输入：“^block4\u conv2\u b\u 8/Assign” 输入：“^block4\u conv3\u W\u 8/Assign”输入：“^block4\u conv3\u b\u 8/Assign” 输入：“^block5\u conv1\u W\u 8/Assign”输入：“^block5\u conv1\u b\u 8/Assign” 输入：“^block5\u conv2\u W\u 8/Assign”输入：“^block5\u conv2\u b\u 8/Assign” 输入：“^block5\u conv3\u W\u 8/Assign”输入：“^block5\u conv3\u b\u 8/Assign” 输入：“^fc1\u W\u 4/分配”输入：“^fc1\u b\u 4/分配”输入： “^fc2\u W\u 4/Assign”输入“^fc2\u b\u 4/Assign”输入： “^predictions\u W\u 4/Assign”输入“^predictions\u b\u 4/Assign”输入： “^cond\u 153/switch\u f”不是此图形的元素。）

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我打开了VGG16代码，文档中提到

“图像数据格式”：“最后一个通道”

包含在keras config JSON文件中。这似乎解决了问题

不确定这与：

“图像尺寸排序”：“tf”

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但两者似乎都起作用。

我打开了VGG16代码，文档中提到了

“图像数据格式”：“最后一个通道”

包含在keras config JSON文件中。这似乎解决了问题

不确定这与：

“图像尺寸排序”：“tf”

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但两者似乎都起作用。

数据格式可能因NHWC和NCHW而异，读取：数据格式可能因NHWC和NCHW而异，读取：