「AttributeError: module 'keras.backend' has no attribute 'image_dim

前提・実現したいこと

下記URLのコードを参考に、手書き文字認識プログラムを作成したいです。
https://github.com/yukoba/CnnJapaneseCharacter
（紹介記事：https://qiita.com/yukoba/items/7a687e44395783eb32b1）

conda環境にて「learn.py」を実行したところ、以下のエラーメッセージが発生しました。

発生している問題・エラーメッセージ

Traceback (most recent call last):
  File "learn.py", line 32, in <module>
    if K.image_dim_ordering() == 'th':
AttributeError: module 'keras.backend' has no attribute 'image_dim_ordering'

該当のソースコード

# This code is based on
# https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/mnist_cnn.py
# https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/cifar10_cnn.py

import numpy as np
#import scipy.misc
from PIL import Image
from keras import backend as K
from keras import initializers
from keras.layers import Convolution2D, MaxPooling2D
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten
from keras.models import Sequential
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.utils import np_utils
from sklearn.model_selection import train_test_split

nb_classes = 72
# input image dimensions
img_rows, img_cols = 32, 32
# img_rows, img_cols = 127, 128

ary = np.load("hiragana.npz")['arr_0'].reshape([-1, 127, 128]).astype(np.float32) / 15
X_train = np.zeros([nb_classes * 160, img_rows, img_cols], dtype=np.float32)
for i in range(nb_classes * 160):
    X_train[i] = np.array(Image.fromarray(ary[i]).resize((img_cols,img_rows)))
    # X_train[i] = scipy.misc.imresize(ary[i], (img_rows, img_cols), mode='F')
    # X_train[i] = ary[i]
    Y_train = np.repeat(np.arange(nb_classes), 160)

X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X_train, Y_train, test_size=0.2)

if K.image_dim_ordering() == 'th':
    X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 1, img_rows, img_cols)
    X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], 1, img_rows, img_cols)
    input_shape = (1, img_rows, img_cols)
else:
    X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], img_rows, img_cols, 1)
    X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], img_rows, img_cols, 1)
    input_shape = (img_rows, img_cols, 1)

# convert class vectors to binary class matrices
Y_train = np_utils.to_categorical(Y_train, nb_classes)
Y_test = np_utils.to_categorical(Y_test, nb_classes)

datagen = ImageDataGenerator(rotation_range=15, zoom_range=0.20)
datagen.fit(X_train)

model = Sequential()


def my_init(shape, name=None):
    return initializers.normal(shape, scale=0.1, name=name)


# Best val_loss: 0.0205 - val_acc: 0.9978 (just tried only once)
# 30 minutes on Amazon EC2 g2.2xlarge (NVIDIA GRID K520)
def m6_1():
    model.add(Convolution2D(32, 3, 3, init=my_init, input_shape=input_shape))
    model.add(Activation('relu'))
    model.add(Convolution2D(32, 3, 3, init=my_init))
    model.add(Activation('relu'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
    model.add(Dropout(0.5))

    model.add(Convolution2D(64, 3, 3, init=my_init))
    model.add(Activation('relu'))
    model.add(Convolution2D(64, 3, 3, init=my_init))
    model.add(Activation('relu'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
    model.add(Dropout(0.5))

    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(256, init=my_init))
    model.add(Activation('relu'))
    model.add(Dropout(0.5))
    model.add(Dense(nb_classes))
    model.add(Activation('softmax'))


def classic_neural():
    model.add(Flatten(input_shape=input_shape))
    model.add(Dense(256))
    model.add(Activation('relu'))
    model.add(Dropout(0.5))

    model.add(Dense(nb_classes))
    model.add(Activation('softmax'))


m6_1()
# classic_neural()

model.summary()
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adadelta', metrics=['accuracy'])
model.fit_generator(datagen.flow(X_train, Y_train, batch_size=16), samples_per_epoch=X_train.shape[0],
                    nb_epoch=400, validation_data=(X_test, Y_test))

試したこと

①32行目「K.image_dim_ordering()」を「K.image_data_format()」に置換
→TypeError: ('Keyword argument not understood:', 'init')が発生
参考URL：https://github.com/keras-team/keras/issues/12649

②kerasのバージョンを2.2.4にダウン
→AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'get_default_graph'が発生
参考URL：https://qiita.com/ryoo/items/89e29ec4cfb956e7af9c

③②のバージョン状態で下記参考URLの①~⑤を実行
→①～③：ImportError: cannot import name 'np_utils' from 'tensorflow.keras.utils'が発生
④：Could not find a version that satisfies the requirement keras==1.4 が発生
⑤：AttributeError: module 'keras.backend' has no attribute 'image_dim_ordering'が発生（振出しに戻る）
参考URL：https://qiita.com/white1107/items/67ec0826a07a84442d31

お答えいただける範囲でアドバイスいただければ幸いです。
追加すべき情報等ありましたらご指摘ください。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

conda 4.9.2
keras 2.3.1
※※同プログラムについて以下URLにて質問させていただきました。当該エラーは解消できたのですが、新たにエラーが発生したため、改めて質問させていただいた次第です。ソースコードからの変更箇所等は下記URLもご参照いただければ幸いです※※
https://teratail.com/questions/315642

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

既に解決策が判明しているかもしれませんが、、
keras 2.3.1 では keras.backend.image_dim_ordering() がなく、代わりに keras.backend.image_data_format() が使用できるようです。

そこで以下のように keras.backend.image_data_format() を使用すれば該当エラーが解消されるかと思います：

Python
1if K.image_data_format() == 'channels_first': # <- ココを変更
2    X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 1, img_rows, img_cols)
3    X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], 1, img_rows, img_cols)
4    input_shape = (1, img_rows, img_cols)
5else:
6    X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], img_rows, img_cols, 1)
7    X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], img_rows, img_cols, 1)
8    input_shape = (img_rows, img_cols, 1)

このことに関しては以下の Issue の一連が多少参考になるかと思います。
https://github.com/keras-team/keras/issues/12649
関数が返す値の対応関係については、上記 Issue の TheHugeManatee commented on 7 Apr 2020 をご参考ください：

# TheHugeManatee commented on 7 Apr 2020
The way I understand it, with the new API:
setting:
K.set_image_dim_ordering('tf') --> K.set_image_data_format('channels_last')
K.set_image_dim_ordering('th') --> K.set_image_data_format('channels_first')

checking:
K.image_dim_ordering() == 'tf' --> K.image_data_format() == 'channels_last'
K.image_dim_ordering() == 'th' --> K.image_data_format() == 'channels_first'

I'm not very familiar with it so there might be other edge cases.

[Edited: Corrected the order as per @CarMiranda 's comment below]

また、上記 Issue の aclex commented on 20 Sep 2019 によれば v2.2.4 -> v2.2.5 のタイミングで関数の変更が入ったようです：

# aclex commented on 20 Sep 2019
From my little version-wise research, this attribute disappears in 2.2.4 -> 2.2.5 version change. So in my case everything still works fine with 2.2.4.

Thanks everyone for suggestions to fix it!

投稿2021/01/13 14:54

編集2021/01/13 14:58