Python 无法设置属性。名称为“的组”；keras“U版”；存在

我已经更新了keras中的示例程序 cifar10\u resnet用于处理cifar 100而不是cifar 10数据集。我只能在第一个时代运行代码。当我试图保存模型时，程序中断，出现以下错误-

'KeyError: 'Cannot set attribute. Group with name "keras_version" exists.'

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我的笔记本电脑中有python 3.5.2、tensorflow gpu 1.10.1版

我刚才遇到了同样的问题。我无法确切解释原因，但我相信这与Tensorflow和Keras之间的版本兼容性问题有关。仅仅改变导入就解决了我的问题

当我运行模型时，下面的代码给出了这个错误（它到达第二个历元）

但是如果我把它改成

import os.path as op
import pandas as pd
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint, TensorBoard
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Activation, Dense
from keras.utils.np_utils import to_categorical
import matplotlib.pyplot as plt

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它按预期工作。我假设我通过pip安装的Keras版本（

Keras==2.2.3

）与我安装的Tensorflow版本（

Tensorflow gpu==1.10.0

）不兼容。使用Tensorflow附带的Keras功能（

Tensorflow.Keras

）解决了我的问题。

我也遇到了同样的问题（在R-Studio中使用Keras，不管是TF1.8、TF1.11还是TF1.12；都在CPU和ubuntu 16.04 LTS（英特尔）上）。尚未找到通用解决方案，但对于进一步本地化，以下结果可能会有所帮助：

从回调列表中删除

回调模型检查点（filepath=“myModel.h5”，save\u best\u only=TRUE）

可以避免错误：

 history <- model %>% fit(
     ...<OTHER OPTIONS>...,
    callbacks = list(callback_early_stopping(patience=patience)  
                    # , callback_model_checkpoint(filepath="myModel.h5", save_best_only=TRUE)
                    )
 )

历史记录%fit(
......,
回调=列表（回调\u提前\u停止（耐心=耐心）
#，回调模型检查点（filepath=“myModel.h5”，save\u best\u only=TRUE）
)
)

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抱歉，代码不可复制，但可能会给出提示

似乎是最新keras版本2.2.3中的一个bug，请参见

我想它很快就会被修复，但与此同时，恢复到keras版本2.2.2似乎是可行的

编辑：应在keras版本2.2.4中修复，另请参见

 history <- model %>% fit(
     ...<OTHER OPTIONS>...,
    callbacks = list(callback_early_stopping(patience=patience)  
                    # , callback_model_checkpoint(filepath="myModel.h5", save_best_only=TRUE)
                    )
 )