Keras（Tensorflow） - 未定义名称array_ops

我遇到了Keras / Tensorflow反序列化模型的问题 . 基本上，这是在文本上实现卷积神经网络，这需要在早期阶段添加维度 . 错误消息是这样的：

文件“/usr/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/keras/_impl/keras/backend.py”，第2231行，在expand_dims中NameError：名称'array_ops'未定义

导致此错误消息的代码：

import numpy as np
from docopt import docopt
import tensorflow as tf
from vdcnn import utils

if __name__ == '__main__':
    arguments = docopt(__doc__, version='1.0')

    model = tf.keras.models.load_model(arguments["--checkpoint"])
    print(type(model))
    proc = utils.Preprocessor(padding_size=256)
    data, labels, test_data, test_labels = proc.process_document(arguments["--data"])

    for i in range(len(test_data)):
        test_vec = test_data[i]
        prediction = model.predict(x=test_vec[np.newaxis])
        predlabel = utils.labels_in_order[np.argmax(prediction)]
        truthlabel = utils.labels_in_order[np.argmax(test_labels[i])]
        print("Truth: {} \t Predicted: {}".format(truthlabel, predlabel)

调用“expand_dims”的代码使用Tensorflow函数周围的Keras Lambda包装器：

...
inputs = tf.keras.Input(shape=(self.sequence_max_length,), dtype='int32', name='inputs')
embedding = tf.keras.layers.Embedding(self.num_quantized_chars, self.embedding_size, input_length=self.sequence_max_length)(inputs)

embedding = tf.keras.layers.Lambda(tf.expand_dims, arguments={'axis' : -1, 'name' : 'embedding_expanded'})(embedding)

conv0 = tf.keras.layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=3, strides=[1, self.embedding_size], padding='same', kernel_initializer='he_normal')(embedding)
conv0 = tf.keras.layers.Activation('relu')(conv0)
...

并且，仅仅为了踢，它在tensorflow库中引用的行：

from tensorflow.python.ops import array_ops

[two thousand lines of crap]

def expand_dims(x, axis=-1):
  """Adds a 1-sized dimension at index "axis".

  Arguments:
      x: A tensor or variable.
      axis: Position where to add a new axis.

  Returns:
      A tensor with expanded dimensions.
  """
  return array_ops.expand_dims(x, axis)

我使用的是Python 3.6和Tensorflow 1.5，这个错误发生在OSX 10.11.6和RHEL 7上 . 我尝试过使用tf.keras，tf.keras.backend的各种排列，只是没有tf的keras，以及所有的它基本上调用完全相同的代码，虽然有时它抱怨“gen_array_ops”而不是“array_ops”具有相同的问题 .

有人有什么想法？