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投稿2019/11/01 05:51

実行環境
Anaconda : python3.7
tensorflow2.0

やろうとしてることとしては
株価の変動データから次の日の株価の騰落を学習させるプログラムを組んでいます。

以下のコードを実行する際に題名のエラー文が出て実行できません。
model = Sequential()

調べてみるとimport文を
keras.~からTensorFlow.keras.~に書き換えれば治るというようなことが書かれて胃アタがこれを試してもうまくいかず、最悪versionを落とすことも考えられるが・・・
参考URl(https://gitmemory.com/issue/keras-team/keras/12379/471339468)
他にも複数の同様の回答事例があった。

以下コード全文

python

import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import configparser import pytz import datetime from datetime import datetime, timedelta from keras.models import Sequential from keras.layers import Dropout from keras.layers.core import Dense, Activation from keras.layers.recurrent import LSTM import tensorflow import stock_data fluctuations = [] //株価の変動データ updown = [] //教師データ fluctuations, updown = stock_data.dataset() length = 100 //学習期間、ここでは100日間ごとに次の日の騰落を学習 //データの整形 def load_data(x, y, length=100): data_set, labels = [], [] for i in range(len(x) - length): data_set.append(x[i:i+length]) labels.append(y[i+length]) data_set = np.array(data_set) labels = np.array(labels) return data_set, labels x_train, y_train = load_data(fluctuations[:2000], updown[:2000]) x_test, y_test = load_data(fluctuations[2000:], updown[2000:]) in_out_neurons = 1 hidden_neurons = 100 length_of_sequences = 100 **model = Sequential() ** model.add(LSTM(hidden_neurons, batch_input_shape=(None, length_of_sequences, in_out_neurons), return_sequences=False)) model.add(Dense(in_out_neurons)) model.add(Activation("linear")) model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer="adam") history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=100, epochs=10, validation_split=0.2)

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