`tf.keras.metrics.mean_absolute_error(y_true,y_pred)`不再适用于tensorflow v2.16

Question

我有一个函数，可以使用 mae、mse、rmse、mape 和 mase 等指标创建一个用于评估的字典。错误在于“MAE”。截至 2024 年 1 月，此功能有效；附上错误截图。代码片段：

def evaluate_preds(y_true, y_pred):
  # Make sure float32 (for metric calculations)
  y_true = tf.cast(y_true, dtype=tf.float32)
  y_pred = tf.cast(y_pred, dtype=tf.float32)

  # Calculate various metrics
  mae = tf.keras.metrics.mean_absolute_error(y_true, y_pred) #error here
  mse = tf.keras.metrics.mean_squared_error(y_true, y_pred) 
  rmse = tf.sqrt(mse)
  mape = tf.keras.metrics.mean_absolute_percentage_error(y_true, y_pred)
  mase = mean_absolute_scaled_error(y_true, y_pred)
  
  return {"mae": mae.numpy(),
          "mse": mse.numpy(),
          "rmse": rmse.numpy(),
          "mape": mape.numpy(),
          "mase": mase.numpy()}

我使用 stackoverflow 进行故障排除，查看文档，但没有成功。我进行设置的步骤是：

• 已安装

  miniforge

• conda install <package_name>

• 安装在虚拟环境中的软件包是

  tensorflow-macos,tensorflow-metal,jupyter,pandas,numpy,matplotlib scikit-learn

错误描述

keras._tf_keras.keras.metrics

似乎误导了我。

如有任何帮助！

谢谢，

约旦 错误截图

Answer 1

令人惊讶的是，通过导入 Keras，它起作用了。 我想在tf 2.x中，Keras版本也从2升级到了3

5 月 3 日，从 TensorFlow 导入 keras 成功了：

from tensorflow import keras

。然而，12 小时后运行笔记本时出现了同样的错误。幸运的是，

import keras

成功了。