python3.6で手書き数字認識AIの作成

Question

AIの勉強をすることになったので、まずはと思っていますwindows10で手書き数字認識のAIを作りたい。

ブラウザ上で手書きの数字を判別するAIを、コピー＆ペーストで作ってみよう

上記のサイトに従いjupyterの表示とhellow worldの表示まではできましたが、いざその2をコピペして実行してみるとtensorflowのエラーばかりが起きてしまいました。
モジュールがないということで探してフォルダに入れるなど行いましたが、結局エラーは直らず進みません。

エラーは

ImportError: cannot import name 'activations'

や

ImportError: cannot import name 'Layer'

試したこと

バージョンがダメだと見かけたのでtensorflowをいくつかのバージョンで試しました。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

windows10
powershell
tensorflow1.12.0
python3.6

追記（バージョン）

jupyter 1.0.0
jupyter-client 5.3.4
jupyter-console 6.0.0
jupyter-core 4.6.1
Keras 2.3.1
Keras-Applications 1.0.8
Keras-Preprocessing 1.1.0
numpy 1.17.4
matplotlib 3.1.2
scikit-learn 0.22.1
scipy 1.4.1
pandas 0.25.3
Pillow 6.2.1
tensorflow 1.12.0
tensorflow-estimator 2.0.1

追記（コード）

powershellからjupyterNoteBookを起動してコピペしました。

import tensorflow as tf
import numpy as np

from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets import mnist as mnist_loader

x = tf.placeholder("float",[None,784])
Weight = tf.Variable(tf.zeros([784,10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x,Weight)+b)
y_ = tf.placeholder("float",[None,10])
cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy)

init = tf.global_variables_initializer() 
ss = tf.InteractiveSession()
ss.run(init)

for times in range(1200):
    xb, yb = mnist.train.next_batch(100)
    ss.run(train_step, feed_dict={x: xb, y_: yb})

追記エラー

ERROR:root:Internal Python error in the inspect module.
Below is the traceback from this internal error.

・・・

File "c:\users\ユーザー名\appdata\local\programs\python\python36\lib\site-packages\tensorflow_core\keras\__init__.py", line 24, in <module>
    from tensorflow.python.keras import activations
ImportError: cannot import name 'activations'

Comments

[snowshink]

参考サイトに完成イメージがあったのですが、どこまで出来ました？
あと、AIというと画像認識というイメージがあると思いますが、レコメンドや線形なども機械学習のひとつです。画像認識は多次元ゆえに複雑なので、簡単なscikit-learnから始めるのも手です。参考までに。

[meg_]

・リンクは「リンクの挿入」で記入しましょう。
・pythonはcondaではなく素のpythonですか？
・tensorflowはGPU版ですか？ CPU版ですか？
・エラーは全文掲載しましょう。（ユーザー名等は隠してもらってＯＫです）

[T.abe0531]

はい、リンクの挿入を使います。
pythonは素のものです。condaもインストールしましたがよくわかりませんでしたので。
手順に従ってインストールしたので、恐らくCPUだと思います。

[T.abe0531]

ーーsnowshink
参考サイトのその2でエラーが起きているので、インストール部分で不具合が起きているのではないかと考えています。
tesseractを使い画像の文字認識は行えたので、次に自分で書いた数字を認識してくれるものに挑戦しようと考えました。
scikit-learnもそれができるのでしょうか？

[snowshink]

自分としては、まずあなたの書いたコードが知りたいです。
ほんとにコピペしただけですか？余分な全角空白とか入ってませんか？
こういう部分が知りたいので、質問しました。
activationやLayerにあたる箇所がざっと見たところ見当たらなかったので。
基本的にエラーメッセージに発生行がかかれているはずなのですが。そこもないので
pip listでインストールされたパッケージがわかるのでそこを載せてくれませんか。
絶対にバージョンの問題というわけではないので。
scikit-learnでも手書き認識はできます。ただ、いきなりtensorflowかあと思っただけなのでお好きにどうぞ。
condaがよくわからなかったというのも自分としてはよくわからないです。自分も機械学習を勉強する機会があってAnaconda3,jupyterNoteBook使いましたけど特に難はありませんでした。

[meg_]

エラー発生箇所は「import tensorflow as tf」ですか？

[meg_]

参考にされたサイトを見ましたが、Kerasはインストールしてなかったので、独自に入れましたか？
仮想環境を新たに作って参考サイト通りに環境を作り直してみてはどうでしょうか？ ※但し記事から1年以上経っているので当時の各モジュールのバージョンについて、記事を書いた人に聞いた方が良いかもです。Qiitaにはコメント投稿機能がありますよ。

[snowshink]

jupyterNoteBookを起動したんですか？ならなぜjupyterでやらないんですか？

[T.abe0531]

手順通りにjupyterで行いエラーが起きています。
昨日scikit-learnで手書きの数字認識を試した際もバージョン関係でエラーが起きていたので、そちらを試してみようと思っています。

Answer 1

長いのでコメント欄ではなく回答欄に書きます。

今インストールされているものがTFv1.12、かつKeras2.3.1だそうですので、それをベースに投稿されているエラーを調べるとおおむね以下の3通りの解決策が出てきました。いずれも、Pythonスクリプトの初めの方に何らかのimportを挟む、というものです。

Cannot import name 'activations'
from tensorflow.keras.layers import Layer

Cannot import name 'activations' using keras 2.3.1
from tensorflow.keras.layers import InputSpec
from keras import activations, initializers, regularizers, constraints

Upgrade tensor flow from 1.9 to 1.12
from tensorflow.keras.layers import Embedding, Dense, Input, Dropout, LSTM, Activation, Conv2D, Reshape, Average, Bidirectional

---

環境にも寄るかと思いますが、今のところ古めのTFで一番安定しているのはv1.14だったかと思います。参考まで。