前提・実現したいこと
多層パーセプトロンを用いて有名なMNISTの分類問題を解こうとしています。
ラベルデータをone-hotベクトルに直すために、to_categorical()を使おうとしたところ、以下のようなエラーが出てしまいました。
発生している問題・エラーメッセージ
AttributeError: module 'keras.utils' has no attribute 'np_utils'
該当のソースコード
Python
"""多層パーセプトロンでMNISTを解くプログラム""" import keras from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout from keras.optimizers import RMSprop from keras.datasets import mnist # MNISTのデータを読み込み (X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data() # データを一次元の配列に変換 X_train = X_train.reshape(-1, 784).astype('float32') / 255 X_test = X_test.reshape(-1, 784).astype('float32') / 255 # ラベルデータをone-hotベクトルに直す y_train = keras.utils.np_utils.to_categorical(y_train.astype('int32'), 10) y_test = keras.utils.np_utils.to_categorical(y_test.astype('int32'), 10)
試したこと
np-utilsはインストールされていることを確認しました。
いろいろ調べてみましたが、コードは間違っていなさそうなので、バージョンの違いによる問題なのかなとも思ったりしていますが、解決できていないので教えていただきたいです。
補足情報(FW/ツールのバージョンなど)
Python 3.6.10
Keras 2.4.3
Tensorflow 2.2.0
np-utils 0.5.12.1
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