CNNを用いて画像認識でエラー np_utils Python

Question

前提・実現したいこと

Pythonでtensorflowと自作の画像データでCNNを実装しています。
画像認識を行いたいのですが、学習段階でエラーが出てしまい躓いています。

発生している問題・エラーメッセージ

name 'np_utils' is not defined

該当のソースコード

import urllib.request as req 
import urllib.parse as parse
import os, re, time

from PIL import Image
import os, glob
import numpy as np

from keras.utils.np_utils import to_categorical
root_dir=r'C:\Users\Fashion'
categories=['Blouse','Jacket','Jeans','Parka','Skirt','Tee']
nb_classes=len(categories)
image_size=100

X=[]
Y=[]
def padding(cat, fname, is_train):
    img=Image.open(fname)
    img=img.convert("RGB") #RGB変換
    img=img.resize((image_size,image_size)) #画像サイズ変更（100×100）
    data=np.array(img) #numpy形式に変換
    X.append(data)
    Y.append(cat)
    #学習データのみ水増しするので学習データではない場合は以下のfor文を実行しない
    if not is_train:
        return
    for angle in range(-20, 20, 10):
        #画像の回転
        img2=img.rotate(angle)
        data=np.asarray(img2)
        X.append(data)
        Y.append(cat)
        #画像の左右反転
        img3=img.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)
        data=np.asarray(img3)
        X.append(data)
        Y.append(cat)

#カテゴリーごとの処理
def make_train(files, is_train):
    global X,Y
    X=[]
    Y=[]
    for cat, fname in files:
        padding(cat, fname, is_train)
    return np.array(X), np.array(Y)

#ディレクトリーごとにファイルを収集する
files_all=[]
for idx, cat in enumerate(categories):
    image_dir=root_dir+'/'+cat
    files=glob.glob(image_dir+'/*.jpg')
    for f in files:
        files_all.append((idx, f))

import random, math
#シャッフル
random.shuffle(files_all)
MATH=math.floor(len(files_all)*0.6)
train=files_all[0:MATH]
test=files_all[MATH:]

# データをロード
def main():
    X_train, y_train=make_train(train,True)
    X_test, y_test=make_train(test,False)
    # データを正規化する
    X_train=X_train.astype("float") / 256
    X_test=X_test.astype("float") / 256
    y_train=np_utils.to_categorical(y_train, nb_classes)
    y_test=np_utils.to_categorical(y_test, nb_classes)
    # モデルを学習し評価する 
    model=model_train(X_train, y_train)
    model_eval(model, X_test, y_test)
# モデルを構築
def build_model(in_shape):
    model=Sequential()
    model.add(Convolution2D(64 , 3, 3, border_mode='same',input_shape=in_shape))
    model.add(Activation('relu'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
    model.add(Dropout(0.25))
    model.add(Convolution2D(128, 3, 3, border_mode='same'))
    model.add(Activation('relu'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
    model.add(Dropout(0.25))
    model.add(Convolution2D(128, 3, 3))
    model.add(Activation('relu'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
    model.add(Dropout(0.25))
    model.add(Flatten()) 
    model.add(Dense(1028))
    model.add(Activation('relu'))
    model.add(Dropout(0.5))
    model.add(Dense(nb_classes))
    model.add(Activation('softmax'))
    model.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer='rmsprop',metrics=['accuracy'])
    model.summary()
    return model
# 学習
def model_train(X, y):
    model=build_model(X.shape[1:])
    model.fit(X, y, batch_size=30, nb_epoch=30)
    return model
# 評価
def model_eval(model, X, y):
    score=model.evaluate(X, y)
    print('loss=', score[0])
    print('accuracy=', score[1])
if __name__=="__main__":
    main()

試したこと

np_utilsについて調べていろいろやったのですが、

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Comments

[jbpb0]

y_train=np_utils.to_categorical(y_train, nb_classes)
y_test=np_utils.to_categorical(y_test, nb_classes)
↓ 変更
y_train=to_categorical(y_train, nb_classes)
y_test=to_categorical(y_test, nb_classes)

で、どうでしょうか？

[退会済みユーザー]

変更してやってみたのですが、
ImportError: cannot import name 'get_config' from 'tensorflow.python.eager.context'
このようなエラーが出てしまいました。これはインストールに何か問題があるということでしょうか。

[jbpb0]

私が上のコメントで書いた変更に加えて、下記も変更してみてください

from keras.utils.np_utils import to_categorical
↓ 変更
from tensorflow.keras.utils import to_categorical

参考
https://stackoverflow.com/questions/66964492/importerror-cannot-import-name-get-config-from-tensorflow-python-eager-conte

それと、質問のコードには書かれてませんが、実際のコードでは「Sequential」とか「Convolution2D」とか「Activation」とかもインポートしてるはずです
その際に、
from keras...
とやっていたら、それらも全部同様に
from tensorflow.keras...
に変えてください

参考
https://dev.infohub.cc/use-tensorflow-keras/#TensorFlowKeras-2
の「TensorFlow.Kerasの利用方法」

[退会済みユーザー]

ご丁寧に参考までありがとうございます。
先ほどまでのエラーは無くなったのですが、
TypeError: ('Keyword argument not understood:', 'border_mode')
このようなエラーが出てきてしまいました。
質問してばかりで申し訳ないのですが、もしお分かりであれば教えて頂きたいです。

[jbpb0]

border_mode='same'
↓ 変更
padding='same'

かな？

[退会済みユーザー]

ありがとうございます。
ValueError: Input 0 of layer conv2d is incompatible with the layer: : expected min_ndim=4, found ndim=1. Full shape received: (None,)
勉強不足で申し訳ないのですが、このエラーは次元に問題があるということでしょうか。

Answer 1

from keras.utils.np_utils import to_categorical

↓ 変更

from tensorflow.keras.utils import to_categorical

参考
ImportError: cannot import name 'get_config' from 'tensorflow.python.eager.context'

質問のコードには書かれてませんが、実際のコードでは「Sequential」とか「Convolution2D」とか「Activation」とかもインポートしてるはずです
その際に、

from keras...

とやっていたら、それらも全部同様に

from tensorflow.keras...

に変えてください (kerasとtensorflow.kerasを混ぜて使わず、どちらかに統一する)

参考
TensorFlowに組み込まれたKerasを使う方法
の「TensorFlow.Kerasの利用方法」
.

    y_train=np_utils.to_categorical(y_train, nb_classes)
    y_test=np_utils.to_categorical(y_test, nb_classes)

↓ 変更

    y_train=to_categorical(y_train, nb_classes)
    y_test=to_categorical(y_test, nb_classes)

　.

    ...border_mode='same'...

↓ 変更

    ...padding='same'...

Answer 2

from keras.utils.np_utils import to_categorical

を

from keras.utils import np_utils

に変更してください。

また、

pip install image
pip install np_utils

はエラーが出るはずですので、コメントにするか削除しましょう。

Comments

[退会済みユーザー]

削除しました。
ImportError: cannot import name 'get_config' from 'tensorflow.python.eager.context'
このようなエラーが出てしまったのですが、これはインストールに問題があるということでしょうか。

[ppaul]

調べてみたところでは、
from keras.utils import np_utils
を
from tensorflow.keras.utils import np_utils
に変更すると動きそうです。
私もやってみたわけではありませんが、これでやってみてください。