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Keras

Kerasは、TheanoやTensorFlow/CNTK対応のラッパーライブラリです。DeepLearningの数学的部分を短いコードでネットワークとして表現することが可能。DeepLearningの最新手法を迅速に試すことができます。

深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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オートエンコーダの構築して訓練データを学習する際にエラーが出ます

uuu1010

総合スコア7

Keras

Kerasは、TheanoやTensorFlow/CNTK対応のラッパーライブラリです。DeepLearningの数学的部分を短いコードでネットワークとして表現することが可能。DeepLearningの最新手法を迅速に試すことができます。

深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

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投稿2021/01/06 07:28

編集2021/01/06 08:26

著書「実践GAN 敵対的生成ネットワークによる深層学習」p.33以降にあるコード(以下にコード内容を掲載)を用いて訓練させようとするとエラーが発生します。

<エラー内容>

----> vae.fit(x_train, x_train, shuffle=True, epochs=epochs, batch_size=batch_size) TypeError: Cannot convert a symbolic Keras input/output to a numpy array. This error may indicate that you're trying to pass a symbolic value to a NumPy call, which is not supported. Or, you may be trying to pass Keras symbolic inputs/outputs to a TF API that does not register dispatching, preventing Keras from automatically converting the API call to a lambda layer in the Functional Model.

※コード内容についてはこちらでも確認可能ですが、本質問文の最下部にも掲載します。

環境としてはjupyter notebook、 Google Colaboratoryどちらで行っても同様のエラー文が出ました。

エラー内容を翻訳すると以下の内容であることが分かりましたが、コードもコピペしても同様のエラー文が出てきてしまい解決策がわかりません。

そもそもこのエラー文の内容をどのように解釈すれば良いかも分からないため、このエラー文が出るおおよその理由についてご存知の方がいれば是非ご教示のほどお願いします。

TypeError:シンボリックKeras入力/出力をnumpy配列に変換できません。このエラーは、サポートされていないNumPy呼び出しにシンボリック値を渡そうとしていることを示している可能性があります。または、Kerasシンボリック入力/出力をディスパッチを登録しないTF APIに渡そうとして、KerasがAPI呼び出しを機能モデルのラムダレイヤーに自動的に変換できないようにしている可能性があります。

また、本コードが掲載された書籍(上記に記載の書籍です)は2020年2月26日に発行されており、2020年5月にはKerasがtf.kerasに統一されたようなお話も拝見しました。(参考記事はこちら)

そのため、試しに初めのimport文で書かれたkeras導入部分を全てtf.kerasに変えてもみましたが、同様のエラー文が出るだけで何も変化がありません。

どうかご教示のほどお願いします。

<コード内容>

rom __future__ import print_function import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import norm import tensorflow as tf from keras.layers import Input, Dense, Lambda, Reshape from keras.models import Model from keras import backend as K from keras import metrics from keras.datasets import mnist # defining the key parameters batch_size = 100 original_dim = 784 latent_dim = 2 intermediate_dim = 256 epochs = 50 epsilon_std = 1.0 def sampling(args: tuple): # we grab the variables from the tuple z_mean, z_log_var = args epsilon = K.random_normal(shape=(K.shape(z_mean)[0], latent_dim), mean=0., stddev=epsilon_std) return z_mean + K.exp(z_log_var / 2) * epsilon # input to our encoder x = Input(shape=(original_dim,), name="input") # intermediate layer h = Dense(intermediate_dim, activation='relu', name="encoding")(x) # defining the mean of the latent space z_mean = Dense(latent_dim, name="mean")(h) # defining the log variance of the latent space z_log_var = Dense(latent_dim, name="log-variance")(h) # note that "output_shape" isn't necessary with the TensorFlow backend z = Lambda(sampling, output_shape=(latent_dim,))([z_mean, z_log_var]) # defining the encoder as a keras model encoder = Model(x, [z_mean, z_log_var, z], name="encoder") # print out summary of what we just did encoder.summary() # Input to the decoder input_decoder = Input(shape=(latent_dim,), name="decoder_input") # taking the latent space to intermediate dimension decoder_h = Dense(intermediate_dim, activation='relu', name="decoder_h")(input_decoder) # getting the mean from the original dimension x_decoded = Dense(original_dim, activation='sigmoid', name="flat_decoded")(decoder_h) # defining the decoder as a keras model decoder = Model(input_decoder, x_decoded, name="decoder") decoder.summary() # grab the output. Recall, that we need to grab the 3rd element our sampling z output_combined = decoder(encoder(x)[2]) # link the input and the overall output vae = Model(x, output_combined) # print out what the overall model looks like vae.summary() def vae_loss(x: tf.Tensor, x_decoded_mean: tf.Tensor, z_log_var=z_log_var, z_mean=z_mean, original_dim=original_dim): xent_loss = original_dim * metrics.binary_crossentropy(x, x_decoded_mean) kl_loss = - 0.5 * K.sum( 1 + z_log_var - K.square(z_mean) - K.exp(z_log_var), axis=-1) vae_loss = K.mean(xent_loss + kl_loss) return vae_loss vae.compile(optimizer='rmsprop', loss=vae_loss) vae.summary() (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train = x_train.astype('float32') / 255. x_test = x_test.astype('float32') / 255. x_train = x_train.reshape((len(x_train), np.prod(x_train.shape[1:]))) x_test = x_test.reshape((len(x_test), np.prod(x_test.shape[1:]))) vae.fit(x_train, x_train, shuffle=True, epochs=epochs, batch_size=batch_size)

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meg_

2021/01/06 07:36

書籍で使われているモジュールのバージョンと質問者さんが使っているモジュールのバージョンは同じでしょうか?もし異なる場合は合わせると良いかと思います。
uuu1010

2021/01/06 09:47

ありがとうございます。 しかし問題が新たに生まれました。 TensorFlow1.12.0を使用するにはpython3.6でないとダメなようです。 環境としてはanacondaを使用しているのですが、そこに入っているのはpython3.8でダウングレードの操作もできず困っております。 別件として別の質問で出しますが、もし対処法がすぐお分かりでしたらこちらでご教示いただきたいです。
jbpb0

2021/01/06 12:08

TF1.12まで戻さなくても、TF1.xなら動く可能性有るので、TF1.15でもいいかもしれません その場合でも、pythonは3.7までなので、3.8ではインストールできないと思いますが
jbpb0

2021/01/06 12:09

OSは何ですか?
uuu1010

2021/01/08 13:50

解決しました!ありがとうございます!
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回答1

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ベストアンサー

そのエラーは、TF2.xだと起きるらしい
Google ColaboratoryのTensorFlowバージョンを変更する(1.X←→2.X)

TF1.x使えば動くんじゃないかな
GANs In Action
「this code was checked with Keras as late as 2.2.4 and Tensorflow as late as 1.12.0.」
TF1.12まで戻さなくても、TF1.xなら動く可能性有るので、TF1.15でもいいかもしれません

投稿2021/01/09 10:57

編集2021/08/18 12:00
jbpb0

総合スコア7653

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