TensorFlow构建草莓图像分类器报错Unknown activation function: heaviside

问题原因 #

报错核心是TensorFlow Keras的内置激活函数库中不存在名为heaviside的激活函数，你在输出层错误指定了不存在的激活函数才触发该报错。

修复方案 #

你做的是健康/不健康草莓的二分类任务，直接按以下修改代码即可运行：

1. 修改输出层的激活函数
   找到vgg_build_model函数里的这行代码：

m.add(layers.Dense(2, activation='heaviside'))

替换为以下内容：
因为你用的是binary_crossentropy损失，且数据生成器指定的是class_mode='binary'，更匹配的写法是输出1个神经元，用sigmoid激活：

m.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))

如果要保留输出2个神经元的写法，需要把激活改成softmax，同时把损失函数换成sparse_categorical_crossentropy，对新手来说第一种改法更简单不容易出错。

2. 附加优化（可选，避免后续训练效果差）
   你现在写的if layer.name == 'block_conv1'是错误的，VGG16的卷积层命名格式是blockX_convY，比如block5_conv1，如果你想微调最后一个卷积块的参数，可以改成：

if layer.name == 'block5_conv1':

如果不需要微调，直接全冻结卷积基也可以，新手初期先保证代码能跑通再调整训练效果即可。

修改完成后重新运行代码，就不会再报激活函数不存在的错误，模型可以正常开始训练。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kevin