機械学習をする際の環境構築ができない

Question

前提・実現したいこと

機械学習を体験するために，こののWebサイトを参考にしています．
https://techacademy.jp/magazine/18981

pip install keras
pip install matplotlib

まではできました．

発生している問題・エラーメッセージ

$ Python3 hoge.py
Traceback (most recent call last):
  File "/Users/username/document/Programing/Python/ml/workspace1/hoge.py", line 2, in <module>
    from keras import backend as K
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/lib/python3.9/site-packages/keras/__init__.py", line 20, in <module>
    from . import initializers
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/lib/python3.9/site-packages/keras/initializers/__init__.py", line 124, in <module>
    populate_deserializable_objects()
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/lib/python3.9/site-packages/keras/initializers/__init__.py", line 82, in populate_deserializable_objects
    generic_utils.populate_dict_with_module_objects(
AttributeError: module 'keras.utils.generic_utils' has no attribute 'populate_dict_with_module_objects'

とエラーが出力され，実行できません．

該当のソースコード

# 必要なライブラリのインポート
from keras import backend as K
from keras.datasets import mnist
import matplotlib.pyplot as plt

# mnist データをダウンロード
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

# 画像データとラベルの要素数を表示
print("画像データの要素数", train_images.shape)
print("ラベルデータの要素数", train_labels.shape)

# ラベルと画像データを表示
for i in range(0,10):
 print("ラベル", train_labels[i])
 plt.imshow(train_images[i].reshape(28, 28), cmap='Greys')
 plt.show()

試したこと

TensorFlowのバージョンを1.14.0に下げましたが，TensorFlowをバージョンアップしてくれというようなエラーが出ます．

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

macOS Big Sur 11.2.3
Python3.9.0
tensorflow 2.5.0rc1
Keras 2.4.3

Answer 1

ほとんどあなたと同じバージョンです。
あなたのソースを実行してみましたが問題なく動作しますね。
（10枚分の手書き数字が表示できます。）

Python 3.9.4 (Homebrewでインストール)
tensorflow 2.5.0rc1
Keras 2.4.3

Comments

[PJwnOI]

一体何がダメなのでしょうか・・・

Answer 2

基本的にtensorflowのpython3.9対応版である2.5.0はrcなので動くかどうかは保証されていません。その前提で、以下を試してみることをおすすめします。

• 昨日!にrc2が出ていますのでアップグレードしましょう。rc1より確実にバグが減っています。

　https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases

• Python3.9はなるべく最新版に上げましょう。特に3.9.0はバグだらけです。
• 生kerasではなく確実にtensorflow2系のkerasが動くように、importはkerasではなくtf.kerasとして、かつ生kerasはアンインストールしてください。（tensorflow2系はkerasが統合されており、生kerasのインストール必要性は無いほか、両方インストールすると不具合の温床になります → teratailでも頻出のトラブル原因で、これで解決した質問が私だけで数回あります）

Comments

[PJwnOI]

ありがとうございます．
Pythonのアップグレードやtensorflowを入れ直して実行したところ，少しコードは変わりましたが，実行することができました．