Python 名称'；获取默认图形'；没有定义

我无法在代码中使用

model=Sequential（）

。我正在一个名为

mllearn

的环境中运行jupyter笔记本中的代码。我收到一个名为

name'get\u default\u graph'的错误，该错误未定义

---------------------------------------------------------------------------
NameError                                 Traceback (most recent call last)
 in 
----> 1 md = bidirectional_lstm_models(seq_length, vocab_size)
      2 md.summary()

 in bidirectional_lstm_models(seq_len, vocab_size)
      1 def bidirectional_lstm_models(seq_len, vocab_size):
      2     model = Sequential()
----> 3     model.add(Bidirectional(LSTM(256, activation="relu"), input_shape=(seq_len, vocab_size)))
      4     model.add(Dropout(0.6))
      5     model.add(Dense(vocab_size))

~/opt/anaconda3/envs/ml-learn/lib/python3.7/site-packages/keras/legacy/interfaces.py in wrapper(*args, **kwargs)
     89                 warnings.warn('Update your `' + object_name + '` call to the ' +
     90                               'Keras 2 API: ' + signature, stacklevel=2)
---> 91             return func(*args, **kwargs)
     92         wrapper._original_function = func
     93         return wrapper

~/opt/anaconda3/envs/ml-learn/lib/python3.7/site-packages/keras/layers/recurrent.py in __init__(self, units, activation, recurrent_activation, use_bias, kernel_initializer, recurrent_initializer, bias_initializer, unit_forget_bias, kernel_regularizer, recurrent_regularizer, bias_regularizer, activity_regularizer, kernel_constraint, recurrent_constraint, bias_constraint, dropout, recurrent_dropout, implementation, return_sequences, return_state, go_backwards, stateful, unroll, **kwargs)
   2176                         dropout=dropout,
   2177                         recurrent_dropout=recurrent_dropout,
-> 2178                         implementation=implementation)
   2179         super(LSTM, self).__init__(cell,
   2180                                    return_sequences=return_sequences,

~/opt/anaconda3/envs/ml-learn/lib/python3.7/site-packages/keras/layers/recurrent.py in __init__(self, units, activation, recurrent_activation, use_bias, kernel_initializer, recurrent_initializer, bias_initializer, unit_forget_bias, kernel_regularizer, recurrent_regularizer, bias_regularizer, kernel_constraint, recurrent_constraint, bias_constraint, dropout, recurrent_dropout, implementation, **kwargs)
   1833                  implementation=1,
   1834                  **kwargs):
-> 1835         super(LSTMCell, self).__init__(**kwargs)
   1836         self.units = units
   1837         self.activation = activations.get(activation)

~/opt/anaconda3/envs/ml-learn/lib/python3.7/site-packages/keras/engine/base_layer.py in __init__(self, **kwargs)
    130         if not name:
    131             prefix = self.__class__.__name__
--> 132             name = _to_snake_case(prefix) + '_' + str(K.get_uid(prefix))
    133         self.name = name
    134 

~/opt/anaconda3/envs/ml-learn/lib/python3.7/site-packages/keras/backend/tensorflow_backend.py in get_uid(prefix)
     72     """
     73     global _GRAPH_UID_DICTS
---> 74     graph = get_default_graph()
     75     if graph not in _GRAPH_UID_DICTS:
     76         _GRAPH_UID_DICTS[graph] = defaultdict(int)

NameError: name 'get_default_graph' is not defined

我尝试过的事情： 在文件

tensorflow\u backend.py

中，我试图修改为：

tf.compat.v1.get\u default\u graph

。我还试图修改我正在处理的文件：

tensorflow.keras.models

import

Sequential

。我尝试了两者的结合。这些都不起作用

---

如果有人知道这件事，请帮帮我

这个问题有很多问题（至少对我来说是这样）。我为解决这个问题所做的是：

从命令行安装Anaconda:go，下载完成后，从终端运行

bash~/Downloads/Anaconda3-2019.10-MacOSX-x86_64.sh

。确保根据您下载的版本更改

2019.10

通过键入

conda列表

或任何

conda，确保安装了
conda
-版本

如果

conda

没有为您显示，请尝试重新启动您的终端。如果不起作用，请尝试

eval“$（/home/msarahan/mc3\u dummy/bin/conda shell.bash hook）”

。将目录替换为您的目录，然后运行

conda init

。如果不起作用，请运行以下命令：

export PATH=“/Users/myname/anaconda2/bin:$PATH”

一旦执行

conda init

操作，它将询问哪个shell。我使用的是

fish

，所以我选择了

fish

然后运行

conda create-n envName

。用您喜欢的任何环境名称替换

envName

激活您创建的环境：

conda Activate envName

然后打开你最喜欢的编辑器，选择你刚刚创建的环境

如果编辑器无法使用

jupyter

（我的案例：Visual Studio代码），请运行

conda安装-c anaconda jupyter

运行以下命令激活环境时，在iTerm（我的案例）中安装必要的软件包：

conda Install keras

和

conda Install tensorflow

（我的案例）

通过在jupyter笔记本（我的案例Visual Studio代码）中运行：

pip show keras

和

pip show tensorflow

来验证您的安装

---

为了缓解我的问题，我正面临着kernal公司出人意料的倒闭。因此，我关闭了我的mac电脑，并在一段时间后打开它。如果您仍然无法修复这样的错误（我打赌我们都将Mac留在sleep lol上）。

您使用的是TensorFlow和Keras的哪个版本？我使用的是1.13.1。我想我应该使用低于2.0的版本来实现这一点。然后添加完整的回溯。新手，不太确定如何做到这一点：（这是您收到的完整错误消息，包括任何回溯（它以“回溯（最近的调用最后）：”开头）