Google Colaboratoryでのエラー表示

Question

!pip install foolbox==2.4.0
import numpy as np
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50
from foolbox.criteria import Misclassification, ConfidentMisclassification
from tensorflow.keras.preprocessing import image as img
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import preprocess_input, decode_predictions
import matplotlib.pyplot as plt
import foolbox
import pprint as pp
import tensorflow.keras
%matplotlib inline
---------------------------------------------------
def load_image(img_path: str):
  image = img.load_img(img_path, target_size=(224, 224))
  plt.imshow(image)
  x = img.img_to_array(image)
  return x

image = load_image('DSC_0897.jpg')
--------------------------------------------------------
tensorflow.keras.backend.set_learning_phase(0)
kmodel = ResNet50(weights='imagenet')
preprocessing = (np.array([104, 116, 123]), 1)

fmodel = foolbox.models.KerasModel(kmodel, bounds=(0, 255),
                                   preprocessing=preprocessing)

to_classify = np.expand_dims(image, axis=0)
preds = kmodel.predict(to_classify)
print('Predicted:', 
      pp.pprint(decode_predictions(preds, top=20)[0]))
label = np.argmax(preds)

image = image[:, :, ::-1]
attack = foolbox.attacks.FGSM(fmodel, threshold=.9,
                              criterion=ConfidentMisclassification(.9))
adversarial = attack(image, label)

new_preds = kmodel.predict(np.expand_dims(adversarial, axis=0))
print('Predicted:', 
      pp.pprint(decode_predictions(new_preds, top=20)[0]))

を実行しようと思っているのですが、

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-16-df2f00679ec1> in <module>()
      4 
      5 fmodel = foolbox.models.KerasModel(kmodel, bounds=(0, 255),
----> 6                                    preprocessing=preprocessing)
      7 
      8 to_classify = np.expand_dims(image, axis=0)

1 frames
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/engine/keras_tensor.py in op(self)
    231   @property
    232   def op(self):
--> 233     raise TypeError('Keras symbolic inputs/outputs do not '
    234                     'implement `op`. You may be '
    235                     'trying to pass Keras symbolic inputs/outputs '

TypeError: Keras symbolic inputs/outputs do not implement `op`. You may be trying to pass Keras symbolic inputs/outputs to a TF API that does not register dispatching, preventing Keras from automatically converting the API call to a lambda layer in the Functional Model.

というエラーが表示されてしまいます。
どのように改善すればよいでしょうか？
教えていただきたいです。

Comments

[退会済みユーザー]

根拠はありませんが、TFのデータをNumpyで捌こうとしてエラーが出ているような気がします。
というのも、
from tensorflow.keras.preprocessing import image as img
とあって x = img.img_to_array(image)ですので、xはTF関連の中身と思います。
そこにnp.expand_dims(image, axis=0)　※ここでimageの中身は上記xと思います。
としていますのでnp.○○(TFのもの,axis=0)という構図になっているのがエラーの原因のような気がします。nparrayじゃなくてTFのTensorなりなんなりをNumpyに捌かせようとしているというのでしょうか。
試しにtf.expand_dimsに切り替えても動かした結果を教えてもらえますか？

Answer 1

foolbox==2.4.0リリース時点で既に存在してたバージョンのtensorflowとkerasを入れて、
Examples
の書き方(「tensorflow.keras」を使わない)に変えて、さらにちょっと直して、適当な画像ファイルを使って実行したら、「adversarial = attack(image, label)」の行までは実行できました

その次の「new_preds =...」の行でエラーが出ますが、それはこの質問とは別のエラーなので、それに付いてさらに聞きたければ、別の質問にしてください
(質問する前に、まず質問者さんご自身が調べたり考えたりしてください)

以下で、行頭に「#」が付いてるあたりが、変更したところです

# 追加
!pip install tensorflow==2.0.0
!pip install keras==2.3.1
#
!pip install foolbox==2.4.0
import numpy as np
#from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50
from keras.applications.resnet50 import ResNet50
from foolbox.criteria import Misclassification, ConfidentMisclassification
#from tensorflow.keras.preprocessing import image as img
#from tensorflow.keras.applications.resnet50 import preprocess_input, decode_predictions
from keras.preprocessing import image as img
from keras.applications.resnet50 import preprocess_input, decode_predictions
import matplotlib.pyplot as plt
import foolbox
import pprint as pp
#import tensorflow.keras
import keras
%matplotlib inline
#---------------------------------------------------
def load_image(img_path: str):
  image = img.load_img(img_path, target_size=(224, 224))
  plt.imshow(image)
  x = img.img_to_array(image)
  return x

image = load_image('DSC_0897.jpg')
#--------------------------------------------------------
#tensorflow.keras.backend.set_learning_phase(0)
keras.backend.set_learning_phase(0)
kmodel = ResNet50(weights='imagenet')
preprocessing = (np.array([104, 116, 123]), 1)

fmodel = foolbox.models.KerasModel(kmodel, bounds=(0, 255),
                                   preprocessing=preprocessing)

to_classify = np.expand_dims(image, axis=0)
preds = kmodel.predict(to_classify)
print('Predicted:', 
      pp.pprint(decode_predictions(preds, top=20)[0]))
label = np.argmax(preds)

image = image[:, :, ::-1]
#attack = foolbox.attacks.FGSM(fmodel, threshold=.9,
attack = foolbox.v1.attacks.FGSM(fmodel, threshold=.9,
                              criterion=ConfidentMisclassification(.9))
adversarial = attack(image, label)

new_preds = kmodel.predict(np.expand_dims(adversarial, axis=0))
print('Predicted:', 
      pp.pprint(decode_predictions(new_preds, top=20)[0]))

Comments

[jbpb0]

「new_preds =...」の行でエラーが出るのは、もしかしたら当方で使った画像が悪かったのかもしれませんので、質問者さんがお使いの画像で実行したらエラー出ないかもしれません
コードの意図を理解してないので、もしかしたら適切ではない画像を使ったかもしれません

あと、上記のコードは、
https://foolbox.readthedocs.io/en/v2.4.0/user/examples.html
のコード例の書き方を真似て、「adversarial = attack(image, label)」の行まではエラーが出なくなった状態のを書いたのですが、コードの意図を理解してないので、適切な修正かどうかは分かりません