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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2017/03/09 06:41

編集2022/01/12 10:58

Tensorflowで以下のコードを実行しましたが、下のようなエラーが出ました。原因を教えて下さい。

scaralr summaryはtensorflowで使われいるはずなのですがなぜこのようなエラーが出てしまうのでしょうか?

import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib\.pyplot as plt from tensorflow\.examples\.tutorials\.mnist import input_data #モジュールをインポートして、乱数のシードを設定 np\.random\.seed\(20160612\) tf\.set_random_seed\(20160612\) mnist = input_data\.read_data_sets\("/tmp/data/", one_hot=True\) #MNISTのデータセットを用意 class SingleLayerNetwork: def __init__\(self, num_units\): with tf\.Graph\(\)\.as_default\(\): self\.prepare_model\(num_units\) self\.prepare_session\(\) def prepare_model\(self, num_units\): with tf\.name_scope\('input'\): x = tf\.placeholder\(tf\.float32, \[None, 784\], name='input'\) with tf\.name_scope\('hidden'\): w1 = tf\.Variable\(tf\.truncated_normal\(\[784, num_units\]\), name='weights'\) b1 = tf\.Variable\(tf\.zeros\(\[num_units\]\), name='biases'\) hidden1 = tf\.nn\.relu\(tf\.matmul\(x, w1\) \+ b1, name='hidden1'\) with tf\.name_scope\('output'\): w0 = tf\.Variable\(tf\.zeros\(\[num_units, 10\]\), name='weights'\) b0 = tf\.Variable\(tf\.zeros\(\[10\]\), name='biases'\) p = tf\.nn\.softmax\(tf\.matmul\(hidden1, w0\) \+ b0, name='softmax'\) with tf\.name_scope\('optimizer'\): t = tf\.placeholder\(tf\.float32, \[None, 10\], name='labels'\) loss = -tf\.reduce_sum\(t \* tf\.log\(p\), name='loss'\) train_step = tf\.train\.AdamOptimizer\(\)\.minimize\(loss\) with tf\.name_scope\('evaluator'\): correct_prediction = tf\.equal\(tf\.argmax\(p, 1\), tf\.argmax\(t, 1\)\) accuracy = tf\.reduce_mean\(tf\.cast\(correct_prediction, tf\.float32\), name='accuracy'\) tf\.scalar_summary\("loss", loss\) tf\.scalar_summary\("accuracy", accuracy\) tf\.histogram_summary\("weights_hidden", w1\) tf\.histogram_summary\("biases_hidden", b1\) tf\.histogram_summary\("weights_output", w0\) tf\.histogram_summary\("biases_output", b0\) self\.x, self\.t, self\.p = x, t, p self\.train_step = train_step self\.loss = loss self\.accuracy = accuracy def prepare_session\(self\): sess = tf\.InteractiveSession\(\) sess\.run\(tf\.initialize_all_variables\(\)\) summary = tf\.merge_all_summaries\(\) writer = tf\.train\.SummaryWriter\("/tmp/mnist_sl_logs", sess\.graph\) self\.sess = sess self\.summary = summary self\.writer = writer #単層ニューラルネットワークを表現するクラスの定義 !rm -rf /tmp/mnist_sl_logs #ensorBoard用のデータ出力ディレクトリーを削除して初期化 nn = SingleLayerNetwork\(1024\) i = 0 for _ in range\(2000\): i \+= 1 batch_xs, batch_ts = mnist\.train\.next_batch\(100\) nn\.sess\.run\(nn\.train_step, feed_dict={nn\.x: batch_xs, nn\.t: batch_ts}\) if i % 100 == 0: summary, loss_val, acc_val = nn\.sess\.run\( \[nn\.summary, nn\.loss, nn\.accuracy\], feed_dict={nn\.x:mnist\.test\.images, nn\.t: mnist\.test\.labels}\) print \('Step: %d, Loss: %f, Accuracy: %f' % \(i, loss_val, acc_val\)\) nn\.writer\.add_summary\(summary, i\) #パラメーターの最適化を2000回繰り返します。

【エラー】
AttributeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-22-c77c4e4a5ccf> in <module>()
----> 1 nn = SingleLayerNetwork(1024)
2
3 i = 0
4 for _ in range(2000):
5 i += 1

<ipython-input-19-1d1a82266501> in init(self, num_units)
2 def init(self, num_units):
3 with tf.Graph().as_default():
----> 4 self.prepare_model(num_units)
5 self.prepare_session()
6

<ipython-input-19-1d1a82266501> in prepare_model(self, num_units)
30 tf.float32), name='accuracy')
31
---> 32 tf.scalar_summary("loss", loss)
33 tf.scalar_summary("accuracy", accuracy)
34 tf.histogram_summary("weights_hidden", w1)

AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'scalar_summary'

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