Google colab_画像分類プログラムにおけるAttributeError

Question

前提・実現したいこと

AI Academyのページを参考にGoogle colabを用いてPythonコードを記述してみたのですが、「AttributeError: module 'keras.api._v2.keras.optimizers' has no attribute 'rmsprop'」のエラーが発生し、そこから先に進むことができません。エラーが発生しているポイントは「opt = keras.optimizers.rmsprop(lr=0.00005, decay=1e-6)」になります。

ド初心者であることから具体的な解決策が思いつきませんので、打開策をご教示いただけると助かります。

サイトのURLは以下になります。
https://aiacademy.jp/texts/show/?id=164

発生している問題・エラーメッセージ

AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-58-4fa1cb50e088> in <module>()
    155     model = train(X_train, y_train, X_test, y_test)
    156 
--> 157 main()
    158 from keras.models import Sequential
    159 from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D

1 frames
<ipython-input-58-4fa1cb50e088> in train(X, y, X_test, y_test)
    136     from tensorflow import keras
    137     from tensorflow.keras import optimizers
--> 138     opt = keras.optimizers.rmsprop(lr=0.00005, decay=1e-6)
    139     # https://keras.io/ja/models/sequential/
    140     model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer=opt,metrics=['accuracy'])

AttributeError: module 'keras.api._v2.keras.optimizers' has no attribute 'rmsprop'

該当のソースコード

    # 今回は、最適化アルゴリズムにRMSpropを利用
    from tensorflow import keras
    from tensorflow.keras import optimizers
    opt = keras.optimizers.rmsprop(lr=0.00005, decay=1e-6)
    # https://keras.io/ja/models/sequential/
    model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer=opt,metrics=['accuracy'])
    model.fit(X, y, batch_size=28, epochs=40)
    # HDF5ファイルにKerasのモデルを保存
    model.save('./cnn.h5')

    return model

試したこと

サイトの参照コードを試しに全コピー＆ペーストしてみましたが、同様のエラーが発生する状況です。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

Colaboratoryのマシンスペックは下記になります。また、ランタイムの接続はGPUに設定していますが、上限にきているということで現在はGPU接続無しで進めていました。

processor : 1
vendor_id : GenuineIntel
cpu family : 6
model : 79
model name : Intel(R) Xeon(R) CPU @ 2.20GHz
stepping : 0
microcode : 0x1
cpu MHz : 2200.154
cache size : 56320 KB
physical id : 0
siblings : 2
core id : 0
cpu cores : 1
apicid : 1
initial apicid : 1
fpu : yes
fpu_exception : yes
cpuid level : 13
wp : yes
flags : fpu vme de pse tsc msr pae mce cx8 apic sep mtrr pge mca cmov pat pse36 clflush mmx fxsr sse sse2 ss ht syscall nx pdpe1gb rdtscp lm constant_tsc rep_good nopl xtopology nonstop_tsc cpuid tsc_known_freq pni pclmulqdq ssse3 fma cx16 pcid sse4_1 sse4_2 x2apic movbe popcnt aes xsave avx f16c rdrand hypervisor lahf_lm abm 3dnowprefetch invpcid_single ssbd ibrs ibpb stibp fsgsbase tsc_adjust bmi1 hle avx2 smep bmi2 erms invpcid rtm rdseed adx smap xsaveopt arat md_clear arch_capabilities
bugs : cpu_meltdown spectre_v1 spectre_v2 spec_store_bypass l1tf mds swapgs taa
bogomips : 4400.30
clflush size : 64
cache_alignment : 64
address sizes : 46 bits physical, 48 bits virtual
power management:

2021-09-23 04:49:00,908 - INFO - downloader - downloader-001 is waiting for new download tasks
MemTotal: 13302928 kB
MemFree: 8124324 kB
MemAvailable: 11859860 kB
Buffers: 162800 kB
Cached: 2725748 kB
SwapCached: 0 kB
Active: 1903748 kB
Inactive: 2992544 kB
Active(anon): 1003444 kB
Inactive(anon): 428 kB
Active(file): 900304 kB
Inactive(file): 2992116 kB
Unevictable: 0 kB
Mlocked: 0 kB
SwapTotal: 0 kB
SwapFree: 0 kB
Dirty: 540 kB
Writeback: 0 kB
AnonPages: 2007764 kB
Mapped: 467808 kB
Shmem: 1228 kB
KReclaimable: 169064 kB
Slab: 217136 kB
SReclaimable: 169064 kB
SUnreclaim: 48072 kB
KernelStack: 5872 kB
PageTables: 15360 kB
NFS_Unstable: 0 kB
Bounce: 0 kB
WritebackTmp: 0 kB
CommitLimit: 6651464 kB
Committed_AS: 5027312 kB
VmallocTotal: 34359738367 kB
VmallocUsed: 8360 kB
VmallocChunk: 0 kB
Percpu: 1400 kB
AnonHugePages: 802816 kB
ShmemHugePages: 0 kB
ShmemPmdMapped: 0 kB
FileHugePages: 0 kB
FilePmdMapped: 0 kB
CmaTotal: 0 kB
CmaFree: 0 kB
HugePages_Total: 0
HugePages_Free: 0
HugePages_Rsvd: 0
HugePages_Surp: 0
Hugepagesize: 2048 kB
Hugetlb: 0 kB
DirectMap4k: 92992 kB
DirectMap2M: 6195200 kB
DirectMap1G: 9437184 kB

Answer 1

Pythonでは大文字と小文字を区別します。

    opt = keras.optimizers.rmsprop(lr=0.00005, decay=1e-6)

を

    opt = keras.optimizers.RMSprop(lr=0.00005, decay=1e-6)

に変更してください。

Comments

[shiratama_f]

ありがとうございます。無事、解決することができました。