MatterPortMaskRCNN报错解决：keras.engine缺少Layer属性

MatterPort Mask RCNN运行报错“keras.engine无Layer属性”？这是由于Keras版本过时导致的。本文提供两种解决方案：一是创建虚拟环境并安装MatterPort Mask RCNN兼容的Keras版本（例如keras==2.4.3，需根据实际情况调整版本号），确保TensorFlow版本兼容；二是修改mrcnn.model.py文件，将`KE.Layer`替换为`tf.keras.layers.Layer`，并导入`tensorflow.keras`。 记得备份源文件并确认TensorFlow和Keras安装正确及版本兼容性。 通过本文方法，即可解决该报错，顺利运行MatterPort Mask RCNN。

在使用MatterPort Mask RCNN时遇到module 'keras.engine' has no attribute 'Layer'错误？这是因为代码使用了过时的Keras版本。 keras.engine.Layer在旧版Keras中可用，但在新版中已移至tensorflow.keras.layers。

解决方法：

方法一：创建虚拟环境并安装兼容的Keras版本

1. 创建虚拟环境: 使用venv或conda创建独立的虚拟环境，避免与系统其他项目冲突。
2. 安装兼容Keras版本: 查阅MatterPort Mask RCNN的文档或GitHub仓库，找到其兼容的Keras版本（例如keras==2.4.3，请根据实际情况替换版本号），并使用pip install keras==<版本号>安装。 同时，确保TensorFlow版本与Keras兼容。

方法二：修改mrcnn.model.py文件

如果方法一无效，则需要修改代码：

1. 导入TensorFlow.keras: 在mrcnn.model.py文件开头添加import tensorflow.keras as tf。
2. 修改ProposalLayer类: 找到class ProposalLayer(KE.Layer):这一行，将KE.Layer替换为tf.keras.layers.Layer。

重要提示:

• 在修改源代码前务必备份原文件。
• 确保TensorFlow和Keras安装正确且版本兼容。 不兼容的版本可能会导致其他问题。
• 如果问题仍然存在，请仔细检查TensorFlow和Keras的安装，并确认已正确导入tensorflow.keras。

通过以上步骤，应该可以解决mrcnn.model模块报错的问题，顺利运行MatterPort Mask RCNN代码。

好了，本文到此结束，带大家了解了《MatterPortMaskRCNN报错解决：keras.engine缺少Layer属性》，希望本文对你有所帮助！关注golang学习网公众号，给大家分享更多文章知识！