coremltoolsを使ってモデルを変換する際に生じたエラー(relu6)について

Question

coremltoolsを使ってモデルを変換する際に以下のようなエラーが出てしまいます

Traceback (most recent call last):
File "convert.py", line 5, in <module>
with CustomObjectScope({'relu6': keras.applications.mobilenet.relu6,'DepthwiseConv2D': keras.applications.mobilenet.DepthwiseConv2D}):model = coremltools.converters.keras.convert('CIFAR-10.h5')
AttributeError: module 'keras.applications.mobilenet' has no attribute 'relu6'

解決方法を教えていただきたいです。
以下のコードでモデルを学習し、変換しています。
学習のコードはGithubのコードをそのまま使い動かすことはできたのですが、mlmodelに変換する際にエラーが生じます。

#cif.py
#CIFAR-10のデータセットのインポート
from keras.datasets import cifar10
(X_train, Y_train), (X_test, Y_test) = cifar10.load_data()

#CIFAR-10の正規化
from keras.utils import to_categorical


# 特徴量の正規化
X_train = X_train/255.
X_test = X_test/255.

# クラスラベルの1-hotベクトル化
Y_train = to_categorical(Y_train, 10)
Y_test = to_categorical(Y_test, 10)

# CNNの構築
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers.convolutional import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation, Flatten
import numpy as np

model = Sequential()

model.add(Conv2D(32, (3, 3), padding='same',input_shape=X_train.shape[1:]))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Conv2D(32, (3, 3)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))

model.add(Conv2D(64, (3, 3), padding='same'))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Conv2D(64, (3, 3)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))

model.add(Flatten())
model.add(Dense(512))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(10))
model.add(Activation('softmax'))

# コンパイル
model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='SGD',metrics=['accuracy'])

#訓練
history = model.fit(X_train, Y_train, epochs=20)

# モデルの保存
model.save('./CIFAR-10.h5')

#評価 & 評価結果出力
print(model.evaluate(X_test, Y_test))

#モデルの図示化
from keras.utils import plot_model
plot_model(model, to_file='model.png',show_shapes=True)

import coremltools
import keras

from keras.utils.generic_utils import CustomObjectScope
with CustomObjectScope({'relu6': keras.applications.mobilenet.relu6,'DepthwiseConv2D': keras.applications.mobilenet.DepthwiseConv2D}):model = coremltools.converters.keras.convert('CIFAR-10.h5')

model.save('cif10.mlmodel')

Answer 1

python3で実行していたのをpython2で再実行するとサンプル通りに動きました。