kerasライブラリーがうまく使えない。

Question

# リスト 7-2-(1)
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import time
np.random.seed(1) # (A)
import keras.optimizers # (B)
from keras.models import Sequential # (C)
from keras.layers.core import Dense, Activation #(D)

# データの load ---------------------------
outfile = np.load('class_data.npz')
X_train = outfile['X_train']
T_train = outfile['T_train']
X_test = outfile['X_test']
T_test = outfile['T_test']
X_range0 = outfile['X_range0']
X_range1 = outfile['X_range1']
# リスト 7-2-(2)
# データの図示 ------------------------------
def Show_data(x, t):
    wk, n = t.shape
    c = [[0, 0, 0], [.5, .5, .5], [1, 1, 1]]
    for i in range(n):
        plt.plot(x[t[:, i] == 1, 0], x[t[:, i] == 1, 1],
                 linestyle='none', marker='o',
                 markeredgecolor='black',
                 color=c[i], alpha=0.8)
    plt.grid(True)
# リスト 7-2-(3)

# 乱数の初期化
np.random.seed(1)

# --- Sequential モデルの作成
model = Sequential()
model.add(Dense(2, input_dim=2, activation='sigmoid',
           kernel_initializer='uniform'))  # (A)
model.add(Dense(3,activation='softmax', 
           kernel_initializer='uniform'))  # (B)
sgd = keras.optimizers.SGD(lr=0.5, momentum=0.0,
                           decay=0.0, nesterov=False)  # (C)
model.compile(optimizer=sgd, loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])  # (D)

# ---------- 学習
startTime = time.time()
history = model.fit(X_train, T_train, epochs=1000, batch_size=100,
                    verbose=0, validation_data=(X_test, T_test))  # (E)

# ---------- モデル評価
score = model.evaluate(X_test, T_test, verbose=0)  # (F)
print('cross entropy {0:.2f}, accuracy {1:.2f}'\
                     .format(score[0], score[1])) 
calculation_time = time.time() - startTime
print("Calculation time:{0:.3f} sec".format(calculation_time))

と入力して、実行すると、以下のエラーが出て動きません。
Keras のバージョンは2.2.4

AttributeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-19-5de401a576da> in <module>
5
6 # --- Sequential モデルの作成
----> 7 model = Sequential()
8 model.add(Dense(2, input_dim=2, activation='sigmoid',
9 kernel_initializer='uniform')) # (A)

~\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\sequential.py in init(self, layers, name)
85
86 def init(self, layers=None, name=None):
---> 87 super(Sequential, self).init(name=name)
88 self._build_input_shape = None
89

~\anaconda3\lib\site-packages\keras\legacy\interfaces.py in wrapper(*args, **kwargs)
89 warnings.warn('Update your ' + object_name + ' call to the ' +
90 'Keras 2 API: ' + signature, stacklevel=2)
---> 91 return func(*args, **kwargs)
92 wrapper._original_function = func
93 return wrapper

~\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\network.py in init(self, *args, **kwargs)
94 else:
95 # Subclassed network
---> 96 self._init_subclassed_network(**kwargs)
97
98 def _base_init(self, name=None):

~\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\network.py in _init_subclassed_network(self, name)
292
293 def _init_subclassed_network(self, name=None):
--> 294 self._base_init(name=name)
295 self._is_graph_network = False
296 self._expects_training_arg = has_arg(self.call, 'training')

~\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\network.py in base_init(self, name)
107 if not name:
108 prefix = self.class.name.lower()
--> 109 name = prefix + '' + str(K.get_uid(prefix))
110 self.name = name
111

~\anaconda3\lib\site-packages\keras\backend\tensorflow_backend.py in get_uid(prefix)
72 """
73 global _GRAPH_UID_DICTS
---> 74 graph = tf.get_default_graph()
75 if graph not in _GRAPH_UID_DICTS:
76 _GRAPH_UID_DICTS[graph] = defaultdict(int)

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

Comments

[jbpb0]

データファイルの形式が分からないので、
# データの load ---------------------------
の下7行はスキップして、
# ---------- 学習
の直前まで実行してみたら、エラー出ませんでした

Windows 10
Python 3.7.9
TensorFlow 1.15.3
Keras 2.3.1

[jbpb0]

こちらも参考に
https://qiita.com/white1107/items/67ec0826a07a84442d31

[teraboo]

Windows 10
TensorFlow 2.2.0
Keras 2.3.1
にしたら動きました。
ありがとうございました。

Answer 1

TensorFlow 2.2.0
Keras 2.3.1
にしたら動きました。
ありがとうございました。