Python 模块'；tensorflow'；没有属性'；获取默认图形'；与股票预测

我试图在这段代码中使用相同的代码，但在代码中间出现了一个错误

    AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-34-9ff70788070d> in <module>()
----> 1 model = Sequential()
      2 model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True,input_shape=(x_train.shape[1],1)))
      3 model.add(LSTM(units=50, return_sequences=False))
      4 model.add(Dense(units=25))
      5 model.add(Dense(units=1))

1 frames
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/backend/tensorflow_backend.py in get_uid(prefix)
     66     """
     67     global _GRAPH_UID_DICTS
---> 68     graph = tf.get_default_graph()
     69     if graph not in _GRAPH_UID_DICTS:
     70         _GRAPH_UID_DICTS[graph] = defaultdict(int)

AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'get_default_graph'

---

更新：根据Giorgos的回答编辑代码后，我发现错误是：

NameError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-20-9ff70788070d> in <module>()
----> 1 model = Sequential()
      2 model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True,input_shape=(x_train.shape[1],1)))
      3 model.add(LSTM(units=50, return_sequences=False))
      4 model.add(Dense(units=25))
      5 model.add(Dense(units=1))

NameError: name 'Sequential' is not defined

#Build the LSTM network model
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True,input_shape=(x_train.shape[1],1)))
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=False))
model.add(Dense(units=25))
model.add(Dense(units=1))

下面是我得到错误的地方：

NameError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-20-9ff70788070d> in <module>()
----> 1 model = Sequential()
      2 model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True,input_shape=(x_train.shape[1],1)))
      3 model.add(LSTM(units=50, return_sequences=False))
      4 model.add(Dense(units=25))
      5 model.add(Dense(units=1))

NameError: name 'Sequential' is not defined

#Build the LSTM network model
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True,input_shape=(x_train.shape[1],1)))
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=False))
model.add(Dense(units=25))
model.add(Dense(units=1))

---

如果您使用的是

tf.keras

，而不是

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM

使用以下命令：

import tensorflow as tf


model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.LSTM(units=50, return_sequences=True,input_shape=(x_train.shape[1],1)))
model.add(tf.keras.layers.LSTM(units=50, return_sequences=False))
model.add(tf.keras.layers.Dense(units=25))
model.add(tf.keras.layers.Dense(units=1))

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还要确保从keras.models import Sequential中删除旧的导入

，以便
Sequential（）
不会在命名空间中被覆盖。这同样适用于keras的
。层导入密集，LSTM
您的
keras
和
TensorFlow
之间可能存在一些不兼容。对我来说，成功的方法是使用
sudo pip uninstall Keras
卸载
Keras
并重新安装它。
这可能是版本问题-
get\u default\u graph
已从TF2.0中的基本tensorflow模块中删除。看起来它仍然可以通过
tf.compat.v1.get_default_graph
（请参阅）导入。重新阅读您的问题，问题似乎就在Keras本身之内。我会检查您安装的Keras和Tensorflow的版本。@BrendanA。我添加了“tf.compat.v1.get\u default\u graph”，但仍然是相同的错误。@BrendanA。我目前使用的是1 model=Sequential（）2 model.add（LSTM（units=50，return_sequences=True，input_shape=（x_train.shape[1]，1）））3 model.add（LSTM（units=50，return_sequences=False））4 model.add（densite（units=25））5 model.add（densite（units=1））name错误：名称“Sequential”不正确defined@Abood我可以看到
model=Sequential（）
。您的导入非常混乱，因此我不相信您是否实际更改了导入。如果您需要更多帮助，请更新问题中的导入。不幸的是，出现了一个新错误：InvalidArgumentError：维度0的切片索引0超出范围。对于输入形状为[0、、1]、[1]、[1]的“lstm_2/Stread_slice_2”（op:“Streadslice”），[1]和计算输入张量：输入[1]=，输入[2]=，输入[3]=。我在链接中尝试了答案，但不起作用。非常感谢您的时间。我将回答您所说的另一个问题，再次感谢链接：