Pythonの「tensorflow」がうまく利用できない点について

Pythonの「tensorflow」がうまく利用できません。
pip install tensorflowなどを行い、pathを通したはずですがうまくいきません。
数日前までは、添付画像のようにモジュール警告の線が引かれているのにも関わらず実行できました。

しかし、現在は実行を行っても、エラーになります。
エラー文は以下となります。

TypeError: Unable to convert function return value to a Python type! The signature was
() -> handle

また、Tracebackの内容は以下です。

Traceback (most recent call last):
File "c:\Users\K21060066\Desktop\Python学習ファイル\自然言語処理入門\chapter09\models.py", line 1, in <module>
from tensorflow.keras.models import Model
File "C:\Users\K21060066\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\tensorflow_init_.py", line 37, in <module>
from tensorflow.python.tools import module_util as module_util
File "C:\Users\K21060066\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\tensorflow\python_init.py", line 42, in <module>
from tensorflow.python import data
File "C:\Users\K21060066\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\tensorflow\python\data_init_.py", line 21, in <module>
from tensorflow.python.data import experimental
File "C:\Users\K21060066\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\tensorflow\python\data\experimental_init_.py", line 95, in <module>
from tensorflow.python.data.experimental import service
File "C:\Users\K21060066\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\tensorflow\python\data\experimental\service_init_.py", line 387, in <module>
from tensorflow.python.data.experimental.ops.data_service_ops import distribute
File "C:\Users\K21060066\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\tensorflow\python\data\experimental\ops\data_service_ops.py", line 23, in <module>
from tensorflow.python.data.experimental.ops import compression_ops
File "C:\Users\K21060066\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\tensorflow\python\data\experimental\ops\compression_ops.py", line 16, in <module>
from tensorflow.python.data.util import structure
File "C:\Users\K21060066\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\tensorflow\python\data\util\structure.py", line 22, in <module>
from tensorflow.python.data.util import nest
File "C:\Users\K21060066\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\tensorflow\python\data\util\nest.py", line 36, in <module>
from tensorflow.python.framework import sparse_tensor as _sparse_tensor
File "C:\Users\K21060066\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\sparse_tensor.py", line 24, in <module>
from tensorflow.python.framework import constant_op
File "C:\Users\K21060066\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\constant_op.py", line 25, in <module>
from tensorflow.python.eager import execute
File "C:\Users\K21060066\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\execute.py", line 23, in <module>
from tensorflow.python.framework import dtypes
File "C:\Users\K21060066\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py", line 29, in <module>
_np_bfloat16 = _pywrap_bfloat16.TF_bfloat16_type()
TypeError: Unable to convert function return value to a Python type! The signature was
() -> handle

ライブラリのtensorflow付近のリストは以下のようになっています。

もし、この辺に精通している方がいらしましたら、ぜひご教授ください。
また、現在はanacondaの利用はできないのでご容赦ください。

python
1#models.py
2from tensorflow.keras.models import Model
3from tensorflow.keras.layers import Dense, Input, Embedding, SimpleRNN, LSTM, Conv1D, GlobalMaxPooling1D
4
5
6class RNNModel:
7
8    def __init__(self, input_dim, output_dim,
9                 emb_dim=300, hid_dim=100,
10                 embeddings=None, trainable=True):
11        self.input = Input(shape=(None,), name='input')
12        if embeddings is None:
13            self.embedding = Embedding(input_dim=input_dim,
14                                       output_dim=emb_dim,
15                                       mask_zero=True,
16                                       trainable=trainable,
17                                       name='embedding')
18        else:
19            self.embedding = Embedding(input_dim=embeddings.shape[0],
20                                       output_dim=embeddings.shape[1],
21                                       mask_zero=True,
22                                       trainable=trainable,
23                                       weights=[embeddings],
24                                       name='embedding')
25        self.rnn = SimpleRNN(hid_dim, name='rnn')
26        self.fc = Dense(output_dim, activation='softmax')
27
28    def build(self):
29        x = self.input
30        embedding = self.embedding(x)
31        output = self.rnn(embedding)
32        y = self.fc(output)
33        return Model(inputs=x, outputs=y)
34
35
36class LSTMModel:
37
38    def __init__(self, input_dim, output_dim,
39                 emb_dim=300, hid_dim=100,
40                 embeddings=None, trainable=True):
41        self.input = Input(shape=(None,), name='input')
42        if embeddings is None:
43            self.embedding = Embedding(input_dim=input_dim,
44                                       output_dim=emb_dim,
45                                       mask_zero=True,
46                                       trainable=trainable,
47                                       name='embedding')
48        else:
49            self.embedding = Embedding(input_dim=embeddings.shape[0],
50                                       output_dim=embeddings.shape[1],
51                                       mask_zero=True,
52                                       trainable=trainable,
53                                       weights=[embeddings],
54                                       name='embedding')
55        self.lstm = LSTM(hid_dim, name='lstm')
56        self.fc = Dense(output_dim, activation='softmax')
57
58    def build(self):
59        x = self.input
60        embedding = self.embedding(x)
61        output = self.lstm(embedding)
62        y = self.fc(output)
63        return Model(inputs=x, outputs=y)
64
65
66class CNNModel:
67
68    def __init__(self, input_dim, output_dim,
69                 filters=250, kernel_size=3,
70                 emb_dim=300, embeddings=None, trainable=True):
71        self.input = Input(shape=(None,), name='input')
72        if embeddings is None:
73            self.embedding = Embedding(input_dim=input_dim,
74                                       output_dim=emb_dim,
75                                       trainable=trainable,
76                                       name='embedding')
77        else:
78            self.embedding = Embedding(input_dim=embeddings.shape[0],
79                                       output_dim=embeddings.shape[1],
80                                       trainable=trainable,
81                                       weights=[embeddings],
82                                       name='embedding')
83        self.conv = Conv1D(filters,
84                           kernel_size,
85                           padding='valid',
86                           activation='relu',
87                           strides=1)
88        self.pool = GlobalMaxPooling1D()
89        self.fc = Dense(output_dim, activation='softmax')
90
91    def build(self):
92        x = self.input
93        embedding = self.embedding(x)
94        conv = self.conv(embedding)
95        pool = self.pool(conv)
96        y = self.fc(pool)
97        return Model(inputs=x, outputs=y)
98
99
100class LSTMCNNModel:
101
102    def __init__(self, input_dim, output_dim,
103                 filters=250, kernel_size=3,
104                 emb_dim=300, hid_dim=100, embeddings=None):
105        self.input = Input(shape=(None,), name='input')
106        if embeddings is None:
107            self.embedding = Embedding(input_dim=input_dim,
108                                       output_dim=emb_dim,
109                                       mask_zero=True,
110                                       name='embedding')
111        else:
112            self.embedding = Embedding(input_dim=embeddings.shape[0],
113                                       output_dim=embeddings.shape[1],
114                                       mask_zero=True,
115                                       weights=[embeddings],
116                                       name='embedding')
117        self.lstm = LSTM(hid_dim, return_sequences=True, name='lstm')
118        self.conv = Conv1D(filters,
119                           kernel_size,
120                           padding='valid',
121                           activation='relu',
122                           strides=1)
123        self.pool = GlobalMaxPooling1D()
124        self.fc1 = Dense(hid_dim)
125        self.fc2 = Dense(output_dim, activation='softmax')
126
127    def build(self):
128        x = self.input
129        embedding = self.embedding(x)
130        lstm = self.lstm(embedding)
131        conv = self.conv(lstm)
132        pool = self.pool(conv)
133        y = self.fc1(pool)
134        y = self.fc2(y)
135        return Model(inputs=x, outputs=y)
136

y_waiwai

2022/03/21 05:49

コードを提示しよう

jbpb0

2022/03/21 06:09

> エラー文は以下となります。そのエラーは、質問に記載のコードのどの行を実行した時に出るのでしょうか？

green2021

2022/03/21 06:19

すみません。一枚目の画像を別なものをアップロードしていました。修正いたしました。 tensorflowが関係している22,23,24行目を実行したときにエラーが出ます。

jbpb0

2022/03/21 06:34

> 22,23,24行目を実行したときにエラーが出ます。その行のコードを書いてください (質問に記載のコードの行数を数えるのは面倒くさい) ここに書くのではなくて、質問を編集して追記してください

green2021

2022/03/21 06:39

失礼いたしました。エラーが発生する部分を追記しました。

jbpb0

2022/03/21 06:41

> TypeError: Unable to convert... よりも前(上)に「Traceback」と書かれてる行があれば、その行以降を省略せずに全部質問に書いてくれた方が、他人が状況を把握しやすくなります

green2021

2022/03/21 06:46

何度もすみませんでした。 Tracebackの部分を追記しました。

jbpb0

2022/03/21 07:09

> Traceback (most recent call last): File "c:\Users\K21060066\Desktop\Python学習ファイル\自然言語処理入門\chapter09\models.py", line 1, in <module> from tensorflow.keras.models import Model によると、 > エラーが生じているのは以下の部分ですに記載の行とは違い、「...\自然言語処理入門\chapter09\models.py」の1行目の from tensorflow.keras.models import Model でエラーが出てるようですが

jbpb0

2022/03/21 07:43

> Unable to convert function return value to a Python type! The signature was () -> handle https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/48453#issuecomment-819415756 を見ると、 Python 3.9+numpy-1.19.5+tensorflow-2.6.0 だと同じエラーが出たのが、 Python 3.9+numpy-1.20.5+tensorflow-2.6.0 だとそのエラーは出なくなったようです numpyとtensorflowのバージョンの組み合わせに依存するのかもしれません

green2021

2022/03/21 09:18

貴重なご意見ありがとうございます。 tensorflow-2.8.0なので、なんとなくnumpyを1.20.3にしたら無事に動きました！！ Python 3.9+numpy-1.20.3+tensorflow-2.8.0で実行できたことになります！差し支えなければ、jbpb0様をベストアンサーにしたいのですが、回答に「Python 3.9のにおいて、tensorflow-2.8.0であれば、numpy-1.20.3だと問題なく実行できます。」など記載していただけないでしょうか？よろしくお願いいたします。

jbpb0

2022/03/22 00:21 編集

上にも書きましたが、質問の「エラーが生じているのは以下の部分です」のすぐ下に記載のコード3行は、実際にエラーが出てる場所ではありません「エラーが生じているのは以下の部分です」と、そのすぐ下のコード3行は、質問を編集して削除した方がいいと思います実際にエラーが出てる場所は「Traceback」以下を見たら分かるので、上記は削除するだけで大丈夫です

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

Unable to convert function return value to a Python type! The signature was
() -> handle

Fail to build on Linux aarch64 #48453
のStarOnTheSkyさんの14 Apr 2021と15 Apr 2021のコメントを見ると、
Python 3.9+numpy-1.19.5+tensorflow-2.6.0
だと同じエラーが出たのが、
Python 3.9+numpy-1.20.5+tensorflow-2.6.0
だとそのエラーは出なくなったようです

numpyとtensorflowのバージョンの組み合わせに依存するようです

投稿2022/03/22 00:15

jbpb0

総合スコア7658