google colab のkerasがインポートできない件について

Question

前提・実現したいこと

ここに質問の内容を詳しく書いてください。
犬、猫の分類をしようとしている最中に、エラーが発生しました。
とあるサイトのサンプルコードをそのまま使っていたのでどこに誤りがあるのかいまいちよくわからず・・
助けていただけると助かります。

よろしくお願いします。

発生している問題・エラーメッセージ

ImportError                               Traceback (most recent call last)
<ipython-input-7-4a947a034d6c> in <module>()
      2 from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
      3 from keras.layers import Activation, Dropout, Flatten, Dense
----> 4 from keras.optimizers import RMSprop
      5 from keras.utils import np_utils
      6 import keras

ImportError: cannot import name 'RMSprop' from 'keras.optimizers' (/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/optimizers.py)

---------------------------------------------------------------------------
NOTE: If your import is failing due to a missing package, you can
manually install dependencies using either !pip or !apt.

To view examples of installing some common dependencies, click the
"Open Examples" button below.

該当のソースコード

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.layers import Activation, Dropout, Flatten, Dense
from keras.optimizers import RMSprop
from keras.utils import np_utils
import keras
import numpy as np

classes = ["dog", "cat"]
num_classes = len(classes)
image_size = 64

"""
データを読み込む関数
"""
def load_data():
    X_train, X_test, y_train, y_test = np.load("./dog_cat.npy", allow_pickle=True)
    # 入力データの各画素値を0-1の範囲で正規化(学習コストを下げるため)
    X_train = X_train.astype("float") / 255
    X_test  = X_test.astype("float") / 255
    # to_categorical()にてラベルをone hot vector化
    y_train = np_utils.to_categorical(y_train, num_classes)
    y_test  = np_utils.to_categorical(y_test, num_classes)

    return X_train, y_train, X_test, y_test

"""
モデルを学習する関数
"""
def train(X, y, X_test, y_test):
    model = Sequential()

    # Xは(1200, 64, 64, 3)
    # X.shape[1:]とすることで、(64, 64, 3)となり、入力にすることが可能です。
    model.add(Conv2D(32,(3,3), padding='same',input_shape=X.shape[1:]))
    model.add(Activation('relu'))
    model.add(Conv2D(32,(3,3)))
    model.add(Activation('relu'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
    model.add(Dropout(0.1))

    model.add(Conv2D(64,(3,3), padding='same'))
    model.add(Activation('relu'))
    model.add(Conv2D(64,(3,3)))
    model.add(Activation('relu'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
    model.add(Dropout(0.25))

    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(512))
    model.add(Activation('relu'))
    model.add(Dropout(0.45))
    model.add(Dense(2))
    model.add(Activation('softmax'))

    # https://keras.io/ja/optimizers/
    # 今回は、最適化アルゴリズムにRMSpropを利用
    opt = 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

"""
メイン関数
データの読み込みとモデルの学習を行います。
"""
def main():
    # データの読み込み
    X_train, y_train, X_test, y_test = load_data()

    # モデルの学習
    model = train(X_train, y_train, X_test, y_test)

main()

試したこと

ここに問題に対して試したことを記載してください。

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

[meg_]

> とあるサイトのサンプルコードをそのまま使っていたので
どこのサイトですか？kerasのバージョンはそのサイトと同じですか？

[jbpb0]

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.layers import Activation, Dropout, Flatten, Dense
from keras.optimizers import RMSprop
from keras.utils import np_utils
import keras
↓ 変更
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from tensorflow.keras.layers import Activation, Dropout, Flatten, Dense
from tensorflow.keras.optimizers import RMSprop
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
from tensorflow import keras

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

で、どうでしょうか？

参考
https://dev.infohub.cc/use-tensorflow-keras/#TensorFlowKeras-2
https://teratail.com/questions/277434

[Nogutomo]

meg_さん、AI Academyというサイトのコードです！

[Nogutomo]

jbpb0さん、ご丁寧にありがとうございます。
なんとか無事、解決できました！

Answer 1

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.layers import Activation, Dropout, Flatten, Dense
from keras.optimizers import RMSprop
from keras.utils import np_utils
import keras

↓ 変更

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from tensorflow.keras.layers import Activation, Dropout, Flatten, Dense
from tensorflow.keras.optimizers import RMSprop
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
from tensorflow import keras

　.

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

↓ 変更

    y_train = to_categorical(y_train, num_classes)
    y_test  = to_categorical(y_test, num_classes)

　
参考
TensorFlowに組み込まれたKerasを使う方法
Kerasのto_categoricalを使おうとすると、no attributeのエラーが出てしまう。

Answer 2

kerasの前に、tensorflow.を付けて以下のようにインポートしてみて下さい

from tensorflow.keras.optimizers import RMSprop

下記サイトで説明されていますが、2ヶ月ほど前に multi-backend Keras というものが廃止されたのが原因のようです。
GPU docker image does not find keras

また

!pip uninstall keras
!pip install keras

のようにkerasをインストールし直す方法や、

!pip install ../input/keras-wheel-260/Keras-2.4.3-py2.py3-none-any.whl

のようにバージョンを指定して、kerasをインストールすることでも エラーを回避できる場合があるようです。