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機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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kerasでdenseを使おうとしたらエラーが出る

prpl

総合スコア13

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2019/04/07 16:14

前提・実現したいこと

ここに質問の内容を詳しく書いてください。
(例)PHP(CakePHP)で●●なシステムを作っています。
■■な機能を実装中に以下のエラーメッセージが発生しました。

発生している問題・エラーメッセージ

module 'keras.layers' has no attribute 'dense'

該当のソースコード

python

1import numpy as np 2import tensorflow as tf 3import urllib.request 4import keras 5 6IRIS_TRAINING='iris_training.csv' 7IRIS_TRAINING_URL = "http://download.tensorflow.org/data/iris_training.csv" 8 9IRIS_TEST = "iris_test.csv" 10IRIS_TEST_URL = "http://download.tensorflow.org/data/iris_test.csv" 11 12with open(IRIS_TRAINING,'wb') as f: 13 f.write(urllib.request.urlopen(IRIS_TRAINING_URL).read()) 14 15with open(IRIS_TEST,'wb') as f: 16 f.write(urllib.request.urlopen(IRIS_TEST_URL).read()) 17 18training_data=np.loadtxt('./iris_training.csv',delimiter=',',skiprows=1) 19train_x=training_data[:,:-1] 20train_y=training_data[:,-1] 21 22test_data=np.loadtxt('./iris_test.csv',delimiter=',',skiprows=1) 23test_x=test_data[:,:-1] 24test_y=test_data[:,-1] 25 26def next_batch(data,label,batch_size): 27 indices=np.random.randinta(data.shape[0],size=banch_size) 28 return data[indices],label[indices] 29 30x=tf.placeholder(tf.float32,[None,4],name='input') 31 32hidden1=keras.layers.dense(inputs=x,units=10,activation=tf.nn.relu,name='hidden1') 33hidden2=keras.layers.dense(inputs=hidden1,units=20,activation=tf.nn.relu,name='hidden2') 34hidden3=keras.layers.dense(inputs=hidden2,units=10,activation=tf.nn.relu) 35y=keras.layers.dense(inputs=hidden3,units=3,activation=tf.nn.softmax,name='output') 36 37labels=tf.placeholder(tf.int64,[None],name='teacher_signal') 38y_=tf.one_hot(labels,depth=3,dtype=tf.float32) 39 40loss=tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y_,logits=y)) 41 42correct_prediction=tf.equal(tf.argmax(y,1),tf.argmax(y_,1)) 43accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32)) 44 45train_op=tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(loss) 46 47batch_size=20 48epoch=200 49batches_in_epoch=training_data.shape[0]//batch_size 50 51with tf.Session() as sess: 52 sess.run(tf.initialize_all_variables()) 53 for i in range(epoch): 54 for j in range(batches_in_epoch): 55 batch_train_x,batch_train_y=next_batch(train_x,train_y,batch_size) 56 sess.run(train_op,feed_dict={x:batch_train_x,labels:batch_train_y}) 57 58 print(sess.run(accuracy,feed_dict={x:test_x,labels:test_y})) 59 60

試したこと

最初は参考書通りにtf.layers.denseで書いていたが、エラーが出て「tensorfloeではlayers.denseを扱わなくなり、代わりにkeras.layers.denseを使うよう」と書かれていたのでkerasをインポートしたのにエラーが出てしまいました。

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

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回答1

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ベストアンサー

tf.layersとkerasは別物なので、単純にtf.layers.denseをkeras.layers.denseに置き換えるだけでは動作しません。
試してないですが、こちらが参考になると思います。

投稿2019/04/08 01:25

fiveHundred

総合スコア9921

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