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AttributeError: '_thread._local' object has no attribute 'value'を解決したい

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KeY_III

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前提・実現したいこと

画像のブレを判定するwebアプリを作ろうとしています。
JSON形式のデータを読み込み、モデルとして復元するところで以下のエラーがでてしまいます。

Traceback

Tracebackは以下の通りです。

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\coop\Anaconda3\lib\site-packages\flask\app.py", line 2446, in wsgi_app
    response = self.full_dispatch_request()
  File "C:\Users\coop\Anaconda3\lib\site-packages\flask\app.py", line 1951, in full_dispatch_request
    rv = self.handle_user_exception(e)
  File "C:\Users\coop\Anaconda3\lib\site-packages\flask\app.py", line 1820, in handle_user_exception
    reraise(exc_type, exc_value, tb)
  File "C:\Users\coop\Anaconda3\lib\site-packages\flask\_compat.py", line 39, in reraise
    raise value
  File "C:\Users\coop\Anaconda3\lib\site-packages\flask\app.py", line 1949, in full_dispatch_request
    rv = self.dispatch_request()
  File "C:\Users\coop\Anaconda3\lib\site-packages\flask\app.py", line 1935, in dispatch_request
    return self.view_functions[rule.endpoint](**req.view_args)
  File "app.py", line 31, in uploads_file
    analyze()
  File "C:\Users\coop\Documents\GitHub\Fukuoka-D\pages\app\create_img.py", line 37, in analyze
    model = model_from_json(json_string)
  File "C:\Users\coop\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\saving.py", line 664, in model_from_json
    return deserialize(config, custom_objects=custom_objects)
  File "C:\Users\coop\Anaconda3\lib\site-packages\keras\layers\__init__.py", line 168, in deserialize
    printable_module_name='layer')
  File "C:\Users\coop\Anaconda3\lib\site-packages\keras\utils\generic_utils.py", line 
147, in deserialize_keras_object
    list(custom_objects.items())))
  File "C:\Users\coop\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\sequential.py", line 302, in from_config
    model.add(layer)
  File "C:\Users\coop\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\sequential.py", line 162, in add
    name=layer.name + '_input')
  File "C:\Users\coop\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\input_layer.py", line 178, in Input
    input_tensor=tensor)
  File "C:\Users\coop\Anaconda3\lib\site-packages\keras\legacy\interfaces.py", line 91, in wrapper
    return func(*args, **kwargs)
  File "C:\Users\coop\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\input_layer.py", line 87, in __init__
    name=self.name)
  File "C:\Users\coop\Anaconda3\lib\site-packages\keras\backend\tensorflow_backend.py", line 73, in symbolic_fn_wrapper
    if _SYMBOLIC_SCOPE.value:

エラーメッセージ

AttributeError: '_thread._local' object has no attribute 'value'

該当のソースコード

import os
import keras
import cv2
import glob
from PIL import Image
from keras.utils import np_utils
from shutil import copy
from keras.layers.convolutional import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation, Flatten
from keras.preprocessing.image import array_to_img, img_to_array, load_img
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
import matplotlib.pyplot as plt
import re
import json

def analyze():
    def list_pictures(directory, ext='jpg'):
        return [os.path.join(root, f)
            for root, _, files in os.walk(directory) for f in files
            if re.match(r'([\w]+\.(?:' + ext + '))', f.lower())]

    # モデルの読込
    # 保存したjsonファイルとhdf5ファイルを読み込む。モデルを学習に使うにはcompileが必要。
    from keras.models import model_from_json

    # JSON形式のデータを読み込んでモデルとして復元。学習で使うにはまたコンパイルが必要なので注意。
    with open('select_img_best2.json', 'r') as f:
        json_dict = json.load(f)
    json_string = json.dumps(json_dict)
    model = model_from_json(json_string)

    # モデルにパラメータを読み込む。前回の学習状態を引き継げる。
    model.load_weights('param_best2.hdf5')
    print('Loaded the model.')

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

    Xj = []
    Yj = []
    num = [] #何番目の画像がぶれているかを保存
    a = [1] #ぶれている画像との比較用
    i = 0 #画像の番号

    #画像フォルダ(img_file/test)の読み込み
    for picture in list_pictures('./uploads'): 
        img = img_to_array(load_img(picture))
        re_img = cv2.resize(img, (64, 64))
        Xj.append(re_img)
        Yj.append(1)

    # arrayに変換
    Xj = np.asarray(Xj)
    Yj = np.asarray(Yj)

    # 画素値を0から1の範囲に変換
    Xj = Xj.astype('float32')
    Xj = Xj / 255.0

    # クラスの形式を変換
    Yj = np_utils.to_categorical(Yj, 2)

    # テストデータに適用
    predict_classes = model.predict_classes(Xj)
    for predict_test in predict_classes:
        if np.allclose(predict_test, a) == True:
            num.append(i)
        i += 1
    # マージ。yのデータは元に戻す
    mg_df = pd.DataFrame({'predict': predict_classes, 'class': np.argmax(Yj, axis=1)})
    # confusion matrix
    pd.crosstab(mg_df['class'], mg_df['predict'])   

    p = 0 #画像の番号
    os.makedirs('image', exist_ok=True) #imageというフォルダの作成
    for path in glob.glob(os.path.join('uploads', '*.jpg')): #画像の読み込み
        if p in num: 
            copy(path,'{}/{}.jpg'.format('image',str(p).zfill(5))) #画像ファイルのコピー
            basename = os.path.basename('uploads')
        p += 1

試したこと

JSON形式のデータの読み込み方法や、model_from_json()について調べましたが
何が起こっているかすらわかりませんでした。

補足情報

Kerasのバージョンは2.3.1です。

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以下の issue の問題ではないでしょうか。
TensorFlow のバージョンが 2.0.0 の場合、アンインストールして 1.14.0 あたりを入れると直るかもしれません。

'thread._local' object has no attribute 'value' error · Issue #13353 · keras-team/keras

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  • 2019/12/21 02:08

    tiitoiさん
    回答ありがとうございます!
    おっしゃるとおりに、TensorFlowのバージョンを1.14.0にしたら解決しました!

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