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L'objet 'EarlyStopping' n'a pas d'attribut 'on_train_batch_begin'

Je veux enregistrer le meilleur point de contrôle lorsque mon modèle s'entraîne, mais le rappel ne fonctionne pas comme prévu. Selon Sauvegarde du meilleur modèle dans Keras ce code devrait fonctionner.

model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=8, input_shape=(X_train.shape[1], 4)))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=4))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(16, activation='relu'))
model.add(Dense(2, activation='softmax'))

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', 
              metrics=['accuracy'])
model.summary()

stop = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=15, verbose=1, mode='min')
save = ModelCheckpoint('./my_model.hdf5', save_best_only=True, monitor='val_loss', mode='min')
reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.1, patience=10, verbose=1, epsilon=1e-4, mode='min')

history = model.fit(X_train, y_train, epochs=25, verbose=0, callbacks=[stop, save, reduce_lr], validation_split=0.25)

Cependant, il continue de me donner l'erreur suivante:

AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-28-f86f439eae5a> in <module>()
     17 reduce_lr_loss = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.1, patience=7, verbose=1, epsilon=1e-4, mode='min')
     18 
---> 19 history = model.fit(X_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=50, verbose=0, callbacks=[earlyStopping, mcp_save, reduce_lr_loss], validation_split=0.25)
     20 
     21 

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/keras/engine/training.py in fit(self, x, y, batch_size, epochs, verbose, callbacks, validation_split, validation_data, shuffle, class_weight, sample_weight, initial_Epoch, steps_per_Epoch, validation_steps, max_queue_size, workers, use_multiprocessing, **kwargs)
    878           initial_Epoch=initial_Epoch,
    879           steps_per_Epoch=steps_per_Epoch,
--> 880           validation_steps=validation_steps)
    881 
    882   def evaluate(self,

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/keras/engine/training_arrays.py in model_iteration(model, inputs, targets, sample_weights, batch_size, epochs, verbose, callbacks, val_inputs, val_targets, val_sample_weights, shuffle, initial_Epoch, steps_per_Epoch, validation_steps, mode, validation_in_fit, **kwargs)
    323         # Callbacks batch_begin.
    324         batch_logs = {'batch': batch_index, 'size': len(batch_ids)}
--> 325         callbacks._call_batch_hook(mode, 'begin', batch_index, batch_logs)
    326         progbar.on_batch_begin(batch_index, batch_logs)
    327 

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/keras/callbacks.py in _call_batch_hook(self, mode, hook, batch, logs)
    194     t_before_callbacks = time.time()
    195     for callback in self.callbacks:
--> 196       batch_hook = getattr(callback, hook_name)
    197       batch_hook(batch, logs)
    198     self._delta_ts[hook_name].append(time.time() - t_before_callbacks)

AttributeError: 'EarlyStopping' object has no attribute 'on_train_batch_begin'

J'ai utilisé ce code avec succès pour mon modèle fonctionnel, mais je ne sais pas quel est le problème ici avec le modèle séquentiel.

python-3.xkerasdeep-learning
8
grapefruit

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pip install --upgrade "tensorflow==1.4" "keras>=2.0"
0
hobs