如何从我不小心更改的 keras.layers 恢复 core.py 文件

Question

我在 Spyder 中使用 keras，我不小心更改了 core.py 文件并编译了它。当然，也出现了一些错误。然后我撤消了更改，但由于一些奇怪的原因，我使用该文件的实际代码出现以下错误。

File "<ipython-input-18-18c6a7ab4e93>", line 1, in <module>

runfile('F:/Python Codes/HFE/HCM_LSTM_LDA_1.py', wdir='F:/Python Codes/HFE')

File "e:\ProgramData\Anaconda3\lib\site- 

packages\spyder_kernels\customize\spydercustomize.py", line 668, in runfile

execfile(filename, namespace)

File "e:\ProgramData\Anaconda3\lib\site- 

packages\spyder_kernels\customize\spydercustomize.py", line 108, in execfile

exec(compile(f.read(), filename, 'exec'), namespace)

File "F:/Python Codes/HFE/HCM_LSTM_LDA_1.py", line 195, in <module>

classifier.add(Dense(1))

File "e:\ProgramData\Anaconda3\lib\site- 

packages\keras\legacy\interfaces.py", line 91, in wrapper

return func(*args, **kwargs)

File "e:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\keras\layers\core.py", line 

844, in __init__

super(Dense, self).__init__(**kwargs)

TypeError: super(type, obj): obj must be an instance or subtype of type

现在我知道我的代码没有问题，即：

#...

from keras.layers import Dropout

#...

classifier = Sequential()

classifier.add(LSTM(units = 100, activation = 'relu'))

classifier.add(Dense(1))

classifier.add(Dropout(0.0001));                                                                        

classifier.add(Dense(1))                                                                                 

classifier.compile(optimizer = 'Nadam', loss ='mean_absolute_percentage_error', metrics = ['accuracy']) 

classifier.fit(Feature_train, Label_train, epochs=100, batch_size=168, 

verbose=2)                         #Fit classifier

RNN_Predict=classifier.predict(Feature_test) 

我撤销了对 core.py 文件所做的更改，但我想解决这个问题而不必卸载并重新安装所有内容