修正from keras.utils import np_utils

原程式碼:from keras.utils import np_utils
y_train_onehot=np_utils.to_categorical(y_train_label)
y_test_onehot=np_utils.to_categorical(y_test_label)

出現錯誤:
ImportError                               Traceback (most recent call last)
Cell In[42], line 1
----> 1 from keras.utils import np_utils
      2 y_train_onehot=np_utils.to_categorical(y_train_label)
      3 y_test_onehot=np_utils.to_categorical(y_test_label)

ImportError: cannot import name 'np_utils' from 'keras.utils' (C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\keras\utils\__init__.py)

修正成這樣就好了
from tensorflow.keras.utils import to_categorical

y_train_onehot = to_categorical(y_train_label)
y_test_onehot = to_categorical(y_test_label)

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修正input_img_data = np.random.random((1, 150, 150, 3)) * 20 + 128.

原始碼如下: # 灰色圖像 帶有一些噪音 input_img_data = np.random.random((1, 150, 150, 3)) * 20 + 128. # 40 steps forgradient ascent step = 1. # 每個梯度更新的幅度 for i in range(40): # 計算損失值和梯度值 loss_value, grads_value = iterate([input_img_data]) # 調整輸入圖像的方向，使損失最大化 input_img_data += grads_value * step 出現錯誤: NameError Traceback (most recent call last) Cell In[30], line 9 6 step = 1. # 每個梯度更新的幅度 7 for i in range(40): 8 # 計算損失值和梯度值 ----> 9 loss_value, grads_value = iterate([input_img_data]) 10 # 調整輸入圖像的方向，使損失最大化 11 input_img_data += grads_value * step   NameError: name 'iterate' is not defined   修正成這樣就可以了 import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras import optimizers # The rest of your code remains the same # Compile your model before using it in the gradient computation model.compile(loss='binary_crossentropy',               optimizer=optimizers.RMSpr...
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