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Jupyter (旧IPython notebook)は、Notebook形式でドキュメント作成し、プログラムの記述・実行、その実行結果を記録するツールです。メモの作成や保存、共有、確認などもブラウザ上で行うことができます。

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Google Colaboratoryとは、無償のJupyterノートブック環境。教育や研究機関の機械学習の普及のためのGoogleの研究プロジェクトです。PythonやNumpyといった機械学習で要する大方の環境がすでに構築されており、コードの記述・実行、解析の保存・共有などが可能です。

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AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'layer'

kusira

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投稿2021/11/30 00:36

前提・実現したいこと

Face Sketch to Image Generation using GANの実装を行う際に以下のエラーが発生しました

発生している問題・エラーメッセージ

AttributeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-37-087d48d24ecb> in <module> 1 img_shape = (256, 256, 3) 2 ----> 3 d_model = discriminator(img_shape) 4 5 g_model = generator(img_shape) 7 frames <ipython-input-32-8e022b387e74> in discriminator(img_shape) 13 14 d1 = d_layer(merged, 64, norm=False) ---> 15 d2 = d_layer(d1, 128) 16 d3 = d_layer(d1, 256) 17 d4 = d_layer(d1, 512) <ipython-input-32-8e022b387e74> in d_layer(layer_in, n_filter, norm) 4 d = LeakyReLU(0.2)(d) 5 if norm: ----> 6 d = InstanceNormalization()(d) 7 return d 8 /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/python/keras/engine/base_layer.py in __call__(self, inputs, *args, **kwargs) 661 kwargs.pop('training') 662 inputs, outputs = self._set_connectivity_metadata_( --> 663 inputs, outputs, args, kwargs) 664 self._handle_activity_regularization(inputs, outputs) 665 self._set_mask_metadata(inputs, outputs, previous_mask) /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/python/keras/engine/base_layer.py in _set_connectivity_metadata_(self, inputs, outputs, args, kwargs) 1706 kwargs.pop('mask', None) # `mask` should not be serialized. 1707 self._add_inbound_node( -> 1708 input_tensors=inputs, output_tensors=outputs, arguments=kwargs) 1709 return inputs, outputs 1710 /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/python/keras/engine/base_layer.py in _add_inbound_node(self, input_tensors, output_tensors, arguments) 1793 """ 1794 inbound_layers = nest.map_structure(lambda t: t._keras_history.layer, -> 1795 input_tensors) 1796 node_indices = nest.map_structure(lambda t: t._keras_history.node_index, 1797 input_tensors) /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/python/util/nest.py in map_structure(func, *structure, **kwargs) 513 514 return pack_sequence_as( --> 515 structure[0], [func(*x) for x in entries], 516 expand_composites=expand_composites) 517 /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/python/util/nest.py in <listcomp>(.0) 513 514 return pack_sequence_as( --> 515 structure[0], [func(*x) for x in entries], 516 expand_composites=expand_composites) 517 /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/python/keras/engine/base_layer.py in <lambda>(t) 1792 `call` method of the layer at the call that created the node. 1793 """ -> 1794 inbound_layers = nest.map_structure(lambda t: t._keras_history.layer, 1795 input_tensors) 1796 node_indices = nest.map_structure(lambda t: t._keras_history.node_index, AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'layer'

該当のソースコード

img_shape = (256, 256, 3) d_model = discriminator(img_shape) g_model = generator(img_shape) gan_model = GAN(g_model, d_model, img_shape)

d_model = discriminator(img_shape)←ここでエラー発生

試したこと

1.jupyter notebookで実行→AttributeError
2.google colabで実行→実行成功
3.一定時間操作なしで切断されたので、再度実行→jupyter notebookで実行したときと全く同じエラーが発生
google colabで実行して、一回目は実行できたのに二回目全く同じエラーが発生する原因が分かりません(もちろんGPU使用量上限に達したわけではなく、ソースコードもいじってない)
このエラーの原因について教えてください

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

また、下記のインポート文を実行すると

from __future__ import print_function, division from keras_contrib.layers.normalization.instancenormalization import InstanceNormalization from keras.layers import Input, Dense, Reshape, Flatten, Dropout, Concatenate, BatchNormalization, Activation, ZeroPadding2D from keras.layers.advanced_activations import LeakyReLU from keras.layers.convolutional import UpSampling2D, Conv2D from keras.models import Sequential, Model from keras.optimizers import Adam from keras.preprocessing.image import img_to_array from keras.preprocessing.image import load_img from sklearn.utils import shuffle import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import datetime import natsort import scipy import sys import os import cv2

実行結果↓

WARNING:tensorflow:From /content/drive/My Drive/Colab Notebooks/senga-Face-Sketch-to-Image-Generation-using-GAN-master/keras-contrib/keras_contrib/layers/advanced_activations/srelu.py:43: The name tf.keras.initializers.RandomUniform is deprecated. Please use tf.compat.v1.keras.initializers.RandomUniform instead. WARNING:tensorflow:From /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/python/keras/initializers.py:119: calling RandomUniform.__init__ (from tensorflow.python.ops.init_ops) with dtype is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Call initializer instance with the dtype argument instead of passing it to the constructor

このような警告文が発生することがあります(これが出ると確定でAttributeErrorが発生し、出ないと実行が成功する)

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kusira

2021/12/03 04:19

それで合っています
kusira

2021/12/03 04:30

付属のrequire.txtを元にインストールしたので大丈夫なはずです(間違っていたら申し訳ありません) tensorflow==1.14.0 keras==2.3.1 で実行しました
jbpb0

2021/12/03 10:15 編集

Google Colabで動かす場合はGPUを使うために、 > tensorflow==1.14.0 ではなくて「tensorflow-gpu 1.*」を入れてると思いますが、たとえば !pip install tensorflow-gpu==1.15.2 を実行したら、「tensorflow-gpu 1.15.2」はそれで入りますが、元々入ってた「tensorflow 2.7.0」は削除されずに残ります そのような状態になっていて、「tensorflow-gpu 1*」が使われたり、「tensorflow 2*」が使われたりして、うまく行ったりエラーが出たりする、ということになってませんでしょうか? !pip list を実行して、「tensorflow」が付くものが何が入ってるかをチェックしてみてください
jbpb0

2021/12/03 13:00 編集

> 1.jupyter notebookで実行→AttributeError 当方のWin 10(GPU有り)のPythonで、 https://github.com/Malikanhar/Face-Sketch-to-Image-Generation-using-GAN から一式ダウンロードして、「Data Augmentation.ipynb」と「ContextualGAN.ipynb」をどちらも無修正でそのままjupyterで実行しましたが、エラーは出ずに「train(...」の行の実行開始までできました (全部終わるまでに時間がかなりかかりそうなので、「========== Epoch 3 ==========」と表示されたところで中断しましたが) 環境 Python 3.7.11 tensorflow-gpu 1.15.2 Keras 2.3.1 keras-contrib 2.0.8 CUDA 10.0
kusira

2021/12/04 00:24 編集

jupyter notebookでpip listで確認したところ tensorflow-gpu==1.15.2 tensorflow-estimator==1.14.0 tensorboard==1.14.0 Keras==2.3.1 keras-contrib==2.0.8 python==3.7.12 CUDA==10.0 でした。 ちなみにtensorflowをアンインストールすると、「ContextualGAN.ipynb」の from keras_contrib.layers.normalization.instancenormalization import InstanceNormalization の文で ModuleNotFoundError:No module named 'tensorflow'が起こり、tensorflow==2.7.0だと from keras.optimizers import Adam で ImportError:cannot import name 'Adam' from 'keras.optimizers'が起こりました(Adamはインストール済み)
jbpb0

2021/12/04 01:46 編集

> tensorflowをアンインストール > No module named 'tensorflow' がGoogle Colabのことなら、アンインストールした後に、「tensorflow-gpu 1*」をインストールします 【追記】 Google Colabではなく、パソコンのjupyterのことで、元々tensorflowが入って無ければ、もちろんアンインストールする必要はありません 必要なものをインストールするだけです
jbpb0

2021/12/04 01:53 編集

> jupyter notebookでpip listで確認 が、パソコンのjupyterのことなら、当方のWin 10(GPU有り)でエラー出ずに実行できた環境と基本同じですけど、それで質問者さんの環境ではエラー出るのですか?
kusira

2021/12/04 02:05

google colabでtensorflowアンスト後、tensorflow-gpu 1*をインストールしたらうまく実行できました! jupyterに現状入っているライブラリがこちらになります Package Version ----------------------------- ---------- absl-py 0.8.1 adam 0.0.0.dev0 anyio 3.3.4 argcomplete 1.12.3 argon2-cffi 21.1.0 astor 0.8.0 astunparse 1.6.3 async-generator 1.10 attrs 19.3.0 Babel 2.9.1 backcall 0.1.0 backports.functools-lru-cache 1.6.4 bleach 3.1.1 brotlipy 0.7.0 cached-property 1.5.2 cachetools 3.1.1 certifi 2019.11.28 cffi 1.15.0 chardet 3.0.4 charset-normalizer 2.0.7 clang 5.0 colorama 0.4.3 cryptography 35.0.0 cycler 0.10.0 debugpy 1.4.1 decorator 4.4.1 defusedxml 0.6.0 entrypoints 0.3 flatbuffers 1.12 gast 0.2.2 google-auth 1.7.1 google-auth-oauthlib 0.4.1 google-pasta 0.1.8 grpcio 1.25.0 h5py 2.10.0 idna 2.8 imageio 2.6.1 importlib-metadata 1.3.0 install 1.3.4 ipykernel 5.1.3 ipython 7.10.2 ipython-genutils 0.2.0 ipywidgets 7.5.1 jedi 0.15.1 Jinja2 2.10.3 joblib 0.14.0 json5 0.9.5 jsonschema 3.2.0 jupyter 1.0.0 jupyter-client 5.3.4 jupyter-console 6.0.0 jupyter-core 4.6.1 jupyter-server 1.11.1 jupyterlab 3.2.1 jupyterlab-pygments 0.1.2 jupyterlab-server 2.8.2 Keras 2.3.1 Keras-Applications 1.0.8 keras-contrib 2.0.8 Keras-Preprocessing 1.1.0 kiwisolver 1.1.0 Markdown 3.1.1 MarkupSafe 1.1.1 matplotlib 3.1.2 matplotlib-inline 0.1.3 mistune 0.8.4 more-itertools 8.0.2 natsort 6.2.0 nbclassic 0.3.4 nbclient 0.5.4 nbconvert 5.6.1 nbformat 4.4.0 nest-asyncio 1.5.1 networkx 2.4 notebook 6.0.2 numpy 1.16.1 oauthlib 3.1.0 opencv-python 4.1.2.30 opt-einsum 3.1.0 packaging 21.0 pandocfilters 1.4.2 parso 0.5.2 pickleshare 0.7.5 Pillow 6.2.1 pip 21.3.1 prometheus-client 0.7.1 prompt-toolkit 2.0.10 protobuf 3.11.1 pyasn1 0.4.8 pyasn1-modules 0.2.7 pycparser 2.20 Pygments 2.5.2 pyOpenSSL 21.0.0 pyparsing 2.4.5 pyrsistent 0.15.6 PySocks 1.7.1 python-dateutil 2.8.1 pytz 2021.3 PyWavelets 1.1.1 pywin32 301 pywinpty 1.1.5 PyYAML 5.2 pyzmq 22.3.0 qtconsole 4.6.0 QtPy 1.11.2 requests 2.22.0 requests-oauthlib 1.3.0 requests-unixsocket 0.2.0 rsa 4.0 scikit-image 0.16.2 scikit-learn 0.22 scipy 1.3.3 Send2Trash 1.5.0 setuptools 58.2.0 six 1.13.0 sniffio 1.2.0 tensorboard 1.14.0 tensorboard-data-server 0.6.1 tensorboard-plugin-wit 1.8.0 tensorflow 1.14.0 tensorflow-estimator 1.14.0 tensorflow-gpu 1.15.2 termcolor 1.1.0 terminado 0.8.3 testpath 0.4.4 tornado 6.0.3 traitlets 4.3.3 typing-extensions 3.10.0.2 urllib3 1.25.7 wcwidth 0.1.7 webencodings 0.5.1 websocket-client 0.57.0 Werkzeug 0.16.0 wheel 0.37.0 widgetsnbextension 3.5.1 win-inet-pton 1.1.0 wincertstore 0.2 wrapt 1.11.2 zipp 0.6.0 基本的にrequire.txtに記載されているライブラリすべて入れています tensorflow*1は後から追加したもので最初はなかったのですが、tensorflow*1をインストールしたのが原因なのでしょうか?
jbpb0

2021/12/04 03:45

> google colabでtensorflowアンスト後、tensorflow-gpu 1*をインストールしたらうまく実行できました! もし今後、また > 3.一定時間操作なしで切断されたので、再度実行→jupyter notebookで実行したときと全く同じエラーが発生 となったら、「切断された後の再実行」で、メニューバーの[ランタイム]→[すべてのセルを実行]をしてみてください (やってるとは思いますが、念の為に書きました)
jbpb0

2021/12/04 06:27

> jupyterに現状入っているライブラリ > tensorflow 1.14.0 > tensorflow-gpu 1.15.2 pipは「tensorflow」と「tensorflow-gpu」を別のもの扱いするのですが、当然重複するファイルがたくさんあるので、片方をアンインストールするともう片方がまともに動かなくなったりします たぶん下記のようにしたら、余計なものが消えて、「tensorflow-gpu 1.15.2」だけが入ってる環境になると思います (それぞれでインストール→アンインストールをしてキレイに消してから、最後に使いたいのをインストールする) pip install --upgrade --no-deps --force-reinstall tensorflow-gpu==1.15.2 pip uninstall tensorflow-gpu -y pip install --upgrade --no-deps --force-reinstall tensorflow==1.14.0 pip uninstall tensorflow -y pip install tensorflow-gpu==1.15.2
kusira

2021/12/04 12:40

実行できました! 一度anacondaで新しい環境を構築し直してjupyter上でpip listを実行すると、tensorflowが入っていませんでした。 そこから、tensorflowはインストールせず、require.txtに記載されているライブラリのみインストールしたら、train()...まで何の問題もなく実行できました。 全てはpip install tensorflowを実行してしまったのが原因だったようです... 長時間お付き合い頂き、本当にありがとうございました!!
jbpb0

2021/12/05 08:55 編集

(ローカルパソコンの)jupyterも、Google Colabも、「tensorflow」と「tensorflow-gpu」の両方が入ってる状態だとダメで、下記を行なって「tensorflow-gpu」しか入ってない状態にしたら大丈夫になった、というわけですね ・jupyter:「tensorflow」関連が何も入ってない状態で「tensorflow-gpu」のみインストール ・Google Colab:「tensorflow」をアンインストールしてから「tensorflow-gpu」をインストール
guest

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自己解決

実行できました!
一度anacondaで新しい環境を構築し直してjupyter上でpip listを実行すると、tensorflowが入っていませんでした。
そこから、tensorflowはインストールせず、require.txtに記載されているライブラリのみインストールしたら、train()...まで何の問題もなく実行できました。
全てはpip install tensorflowを実行してしまったのが原因だったようです...
長時間お付き合い頂き、本当にありがとうございました!!

投稿2021/12/04 12:45

kusira

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