pythonで機械学習する際のkeras,tensorflowのバージョンについて

Question

pythonで機械学習する際にkeras tensorflow を用いているのですが

TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'ragged'

と出てしまいます
自分なりに調べたところ、python keras tensorflowのバージョンの組み合わせが悪いと出てきました。しかしどの組み合わせがいいのかわからないので教えていただけると幸いです。
ちなみに今のバージョンは
pip 20.3.3
python-dateutil 2.8.1
tensorflow 2.3.1
Keras 2.2.4
です。
そしてパソコンのosはmacos catalina 10.15.7です。
よろしくお願いします。

Comments

[fiveHundred]

python-dateutilはpython本体のことではありません。

あと、tf.keras（tensorflowに内蔵してあるKeras）を使ったほうが、確実だと思います。
以下のURLの通り、そちらに一本化しているらしいですし。
https://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/2005/13/news017.html

[jbpb0]

https://github.com/keras-team/keras/releases
には、Keras 2.3.0が
the first release of multi-backend Keras that supports TensorFlow 2.0
と書かれてます

> tensorflow 2.3.1
> Keras 2.2.4

それよりも古いKeras 2.2.xは、まだTensorFlow 2.xに対応してませんでしたから、上記の組み合わせでは使えないはず

[U.D]

ご質問に答えていただきありがとうございます。
今kerasをアンインストールし、
import numpy as np
import coremltools
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from keras.models import load_model

とコードをうち実行したところ
Traceback (most recent call last):
File "convert_h5.py", line 5, in <module>
from keras.models import load_model
ModuleNotFoundError: No module named 'keras'
となってしまいました。
kerasをアンインストールする訳ではないのでしょうか
すみません　なにぶん慣れていない状況なので、わからないことがたくさんあり過ぎて教えていただけると大変嬉しいです。

[jbpb0]

https://dev.infohub.cc/use-tensorflow-keras/#TensorFlowKeras-2
の「TensorFlow.Kerasの利用方法」を参考に、Pythonコードを修正してみてください

それでもエラーが出る場合もあるかもしれませんが

Answer 1

こちらでも、VGG16を利用したCNNや転移学習など組んでますが以下のようなバージョンですね。

MacOS(Catalina / Big Sur)
Python 3.8.7

numpy                  1.19.5
h5py                   2.10.0
Keras                  2.4.3
Keras-Preprocessing    1.1.2
opencv-contrib-python  4.5.1.48
opencv-python          4.5.1.48
Pillow                 8.1.0
scikit-learn           0.24.1
scipy                  1.6.1
tensorflow             2.4.1
tensorflow-estimator   2.4.0

最近はKerasを単独でimportすることはあまりないですね。

from tensorflow.keras.models import Sequential, Model, load_model
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from tensorflow.keras.layers import Activation, Dropout, Flatten, Dense
from tensorflow.keras.optimizers import SGD, Adam
from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
from tensorflow.keras.callbacks import TensorBoard
import numpy as np
from PIL import Image

参考にされてください。

Comments

[U.D]

回答ありがとうございます！！
これを行ったところ、
TypeError: 'InputLayer' object is not iterable
と出てしまいました
自分のコードにはこのInputLayerというものは打ち込んでおらず、大変困っております。なにか助言があれば欲しいです。よろしくお願いします！！

[technocore]

＞自分のコードにはこのInputLayerというものは打ち込んでおらず
InputLayerはモデルの入力層のType名なので、あなたは打ち込んでいません。

Model: "model"
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
input_1 (InputLayer) [(None, 784)] 0
_________________________________________________________________
dense (Dense) (None, 64) 50240
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense) (None, 10) 650
=================================================================
Total params: 50,890
Trainable params: 50,890
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
None

[jbpb0]

> TypeError: 'InputLayer' object is not iterable

下記に、kerasの関数を使うとそうなる例が書かれてますが、kerasはアンインストールしたのですよね？
https://jpcloud.net/q/ctqbuaaf

[jbpb0]

coremltoolsの関数でエラーが出るなら、このあたりかも
https://stackoverflow.com/questions/62719352/typeerror-inputlayer-object-is-not-iterable-with-coremltools

[U.D]

回答ありがとうございます！！！
jbpb0さんの最後のサイトを参考にして、
コード内のこの一行を
coreml_model = coremltools.converters.tensorflow.convert
下のようにすると
coreml_model = coremltools.convert
うまく実行されました！！！
本当にありがとうございました！！！！