Python 属性错误：'；元组'；对象没有属性'；层'；在尝试使用keras进行迁移学习时

我想用keras模型进行迁移学习， 但在向模型添加新层时遇到了困难。 我尝试了以下代码：

prev_model = load_model('final_model.h5') # loading the previously saved model.

new_model = Sequential()
new_model.add(prev_model)
new_model.add(Dense(256,activation='relu'))
new_model.add(Dropout(0.5))
new_model.add(Dense(1,activation='sigmoid'))

但是得到：

TypeError: The added layer must be an instance of class Layer. Found: <tensorflow.python.keras.layers.core.Flatten object at 0x00000000B74364A8>

在其他岗位。 但这会导致

 AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'layer'

我目前正在使用

keras 2.2.5 
tensorflow-gpu 1.14.0

它是由版本冲突引起的吗

---

完全回溯：（AttributeError:“tuple”对象没有属性“layer”）

AttributeError回溯（最近一次调用）
在里面
4#vgg_模型.层[i].可训练=假
5 vgg_输出=转换基本输出[0]
---->6输出=tensorflow.keras.layers.Dropout（Dropout_rate，name=“Dropout_out”）（vgg_输出）
7.
8 model1=models.Model（输入=conv_base.inputs，输出=输出）
G:\ProgramData\Anaconda3\envs\tensorf\lib\site packages\tensorflow\python\keras\engine\base\u layer.py in\uuuuuuuuu调用（self，input，*args，**kwargs）
661 kwargs.pop（“培训”）
662输入，输出=自。\设置\连接\元数据_(
-->663输入、输出、args、kwargs）
664自我处理活动规则化（输入、输出）
665自设置掩码元数据（输入、输出、上一个掩码）
G:\ProgramData\Anaconda3\envs\tensorf\lib\site packages\tensorflow\python\keras\engine\base\u layer.py in\u set\u connectivity\u metadata\u（self、输入、输出、args、kwargs）
1706 kwargs.pop（'mask'，None）#'mask'不应序列化。
1707自我添加入站节点(
->1708输入张量=输入，输出张量=输出，参数=kwargs）
1709返回输入、输出
1710
G:\ProgramData\Anaconda3\envs\tensorf\lib\site packages\tensorflow\python\keras\engine\base\u layer.py in\u add\u inbound\u节点（self、输入张量、输出张量、参数）
1793     """
1794 inbound_layers=nest.map_结构（lambda t:t._keras_history.layer，
->1795输入（U张量）
1796 node_index=nest.map_结构（lambda t:t._keras_history.node_index，
1797输入（U张量）
G:\ProgramData\Anaconda3\envs\tensorf\lib\site packages\tensorflow\python\util\nest.py在map\u结构中（func，*structure，**kwargs）
513
514返回包\u序列\u组件(
-->515结构[0]，[func（*x）表示条目中的x]，
516 expand_composites=expand_composites）
517
G:\ProgramData\Anaconda3\envs\tensorf\lib\site packages\tensorflow\python\util\nest.py in（.0）
513
514返回包\u序列\u组件(
-->515结构[0]，[func（*x）表示条目中的x]，
516 expand_composites=expand_composites）
517
G:\ProgramData\Anaconda3\envs\tensorf\lib\site packages\tensorflow\python\keras\engine\base\u layer.py in（t）
1792创建节点的调用处的层的“call”方法。
1793     """
->1794 inbound_layers=nest.map_结构（lambda t:t._keras_history.layer，
1795输入（U张量）
1796 node_index=nest.map_结构（lambda t:t._keras_history.node_index，
AttributeError:“元组”对象没有属性“层”

fulltraceback:（TypeError:添加的层必须是类层的实例。）

TypeError回溯（最近一次调用）
在里面
2#模型。添加（上一个模型）
---->3 model.add（tensorflow.keras.layers.globalMapooling2D（name=“gap”））
4模型。添加（展平（name=“展平”））
5如果辍学率>0：
6模型。添加（层。辍学（辍学率，name=“辍学”））
G:\ProgramData\Anaconda3\envs\tensorf\lib\site packages\keras\engine\sequential.py in add（self，layer）
131 raise TypeError（'添加的图层必须为'
132“类层的实例”
-->133'找到：'+str（层））
134自建=错误
135如果不是自身层：
TypeError:添加的层必须是类层的实例。找到：

在从tensorflow.keras.layers添加图层时，您已经使用keras.models.model创建了模型。

---

请注意keras和tensorflow.keras是不同的。请确保您坚持使用其中一种方法。

请在此发布完整的trackback。回溯还将指示源代码的行号。您是否可以在发布的代码中标记行以显示错误抛出的位置？对于

层

属性错误，我假设

vgg_输出与您想象的不一样。您应该打印它以确保。对于
类层
错误，我记得Keras不喜欢嵌套模型（将
prev_模型
添加到您的
顺序
模型中）。也许您可以对此进行调查。。。
keras 2.2.5 
tensorflow-gpu 1.14.0

    AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-15-afcad6e65f32> in <module>
      4 #     vgg_model.layers[i].trainable = False
      5 vgg_output = conv_base.outputs[0]
----> 6 output = tensorflow.keras.layers.Dropout(dropout_rate, name="dropout_out")(vgg_output)
      7 
      8 model1 = models.Model(inputs=conv_base.inputs, outputs=output)

G:\ProgramData\Anaconda3\envs\tensorf\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\base_layer.py in __call__(self, inputs, *args, **kwargs)
    661               kwargs.pop('training')
    662             inputs, outputs = self._set_connectivity_metadata_(
--> 663                 inputs, outputs, args, kwargs)
    664           self._handle_activity_regularization(inputs, outputs)
    665           self._set_mask_metadata(inputs, outputs, previous_mask)

G:\ProgramData\Anaconda3\envs\tensorf\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\base_layer.py in _set_connectivity_metadata_(self, inputs, outputs, args, kwargs)
   1706     kwargs.pop('mask', None)  # `mask` should not be serialized.
   1707     self._add_inbound_node(
-> 1708         input_tensors=inputs, output_tensors=outputs, arguments=kwargs)
   1709     return inputs, outputs
   1710 

G:\ProgramData\Anaconda3\envs\tensorf\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\base_layer.py in _add_inbound_node(self, input_tensors, output_tensors, arguments)
   1793     """
   1794     inbound_layers = nest.map_structure(lambda t: t._keras_history.layer,
-> 1795                                         input_tensors)
   1796     node_indices = nest.map_structure(lambda t: t._keras_history.node_index,
   1797                                       input_tensors)

G:\ProgramData\Anaconda3\envs\tensorf\lib\site-packages\tensorflow\python\util\nest.py in map_structure(func, *structure, **kwargs)
    513 
    514   return pack_sequence_as(
--> 515       structure[0], [func(*x) for x in entries],
    516       expand_composites=expand_composites)
    517 

G:\ProgramData\Anaconda3\envs\tensorf\lib\site-packages\tensorflow\python\util\nest.py in <listcomp>(.0)
    513 
    514   return pack_sequence_as(
--> 515       structure[0], [func(*x) for x in entries],
    516       expand_composites=expand_composites)
    517 

G:\ProgramData\Anaconda3\envs\tensorf\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\base_layer.py in <lambda>(t)
   1792             `call` method of the layer at the call that created the node.
   1793     """
-> 1794     inbound_layers = nest.map_structure(lambda t: t._keras_history.layer,
   1795                                         input_tensors)
   1796     node_indices = nest.map_structure(lambda t: t._keras_history.node_index,

AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'layer'

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-42-b5858637ba91> in <module>
      2 # model.add(prev_model)
----> 3 model.add(tensorflow.keras.layers.GlobalMaxPooling2D(name="gap"))
      4 model.add(Flatten(name="flatten"))
      5 if dropout_rate > 0:
      6     model.add(layers.Dropout(dropout_rate, name="dropout_out"))

G:\ProgramData\Anaconda3\envs\tensorf\lib\site-packages\keras\engine\sequential.py in add(self, layer)
    131             raise TypeError('The added layer must be '
    132                             'an instance of class Layer. '
--> 133                             'Found: ' + str(layer))
    134         self.built = False
    135         if not self._layers:

TypeError: The added layer must be an instance of class Layer. Found: <tensorflow.python.keras.layers.core.Flatten object at 0x00000000B74364A8>

TypeError: The added layer must be an instance of class Layer