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AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'get_default_graph'

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KazuyaKojima

score 7

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

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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回答 1

0

tensorflowが2.0になった際に、get_default_graphはなくなりました。
コードをそのまま使いたいのであればバージョンダウンが一番早いと思います。もしくは、google colaboratryを使ってみるのも良いかと思います。

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