深層学習を行うプログラムでのエラー

###前提・実現したいこと
Python3.6でシステムを動物の画像分類を行うシステムを作っています。
分類した画像を畳み込みニューラルネットワーク(CNN)で学習させている最中に以下のエラーメッセージが発生しました。

###発生している問題・エラーメッセージ
$ python3 animal_keras.py
Using TensorFlow backend.
Traceback (most recent call last):
File "animal_keras.py", line 1, in <module>
from keras.models import Sequential
File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/keras/init.py", line 4, in <module>
from . import activations
File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/keras/activations.py", line 6, in <module>
from .engine import Layer
File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/keras/engine/init.py", line 8, in <module>
from .training import Model
File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/keras/engine/training.py", line 25, in <module>
from .. import callbacks as cbks
File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/keras/callbacks.py", line 26, in <module>
from tensorflow.contrib.tensorboard.plugins import projector

ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.contrib.tensorboard'

###該当のソースコード

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Convoluition2D, MaxPooling2D
from keras.layers import Activation, Dropout, Flatten, Dense
from keras.utils import np_utils
import numpy as np

#分類対象のカテゴリー
root_dir = "./image/"
categories = ["boar", "monkey"]
nb_classes = len(categories)
image_size = 50

# データをロード
def main():
    X_train, X_test, y_train, y_test = np.load("./image/animal.npy")
    #データを正規化する
    X_train = X_train.astype("float") / 256
    X_test = X_test.astype("float") / 256
    y_train = np_utils.to_categorical(y_train, nb_classes)
    y_test = np_utils.to_categorical(y_test, nb_classes)
    #モデルを訓練し評価する
    model = model_train(X_train, y_train)
    model_eval(model, X_test, y_test)

#モデルを構築
def build_model(in_shape):
    model = Seqential()
    model.add(Convolution2D(32, 3, 3, border_mode='same', input_shape=in_shape))
    model.add(Activation('relu'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
    model.add(Dropout(0.25))
    model.add(Convolution2D(64, 3, 3, border_mode='same'))
    model.add(Activation('relu'))
    model.add(Convolution2D(64, 3, 3))
    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(0.5))
    model.add(Dense(nb_classes))
    model.add(Activation('softmax'))
    model.compile(loss = 'binary_crossentropy', optimizer = 'rmsprop', metrics=['accuracy'])
    return model

# モデルを訓練する
def model_train(X, y):
    model = build_model(X.shape[1:])
    model.fit(X, y, batch_size=32, nb_epoch=30)
    #モデルを保存する
    hdf5_file = "./image/animal-model.hdf5"
    model.save_weights(hdf5_file)
    return model

#モデルを評価する
def model_eval(model, X, y):
    score = model.evaluate(X, y)
    print('loss=', score[0])
    print('accuracy=', score[1])

if __name__ == "__main__":
    main()

###試したこと
エラーメッセージで検索をかけてみたが、同じエラーメッセージで悩んでいる人はいないみたいだった。
エラーメッセージを見る限り、TensorBoardが入ってないのかと思って、TensorBoardを使うプログラムを実行したところ、正常に動いたため、TensorBoardは存在するようだ。

###補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)
バージョン情報
$ pip3 list
DEPRECATION: The default format will switch to columns in the future. You can use --format=(legacy|columns) (or define a format=(legacy|columns) in your pip.conf under the [list] section) to disable this warning.
appnope (0.1.0)
bleach (2.0.0)
chainer (2.0.1)
cycler (0.10.0)
decorator (4.1.2)
entrypoints (0.2.3)
filelock (2.0.10)
html5lib (0.999999999)
ipykernel (4.6.1)
ipython (6.1.0)
ipython-genutils (0.2.0)
ipywidgets (6.0.0)
jedi (0.10.2)
Jinja2 (2.9.6)
jsonschema (2.6.0)
jupyter (1.0.0)
jupyter-client (5.1.0)
jupyter-console (5.1.0)
jupyter-core (4.3.0)
Keras (2.0.8)
MarkupSafe (1.0)
matplotlib (2.0.2)
mistune (0.7.4)
nbconvert (5.2.1)
nbformat (4.3.0)
networkx (1.11)
nose (1.3.7)
notebook (5.0.0)
numpy (1.13.1)
olefile (0.44)
opencv-python (3.3.0.9)
pandas (0.20.3)
pandocfilters (1.4.1)
pexpect (4.2.1)
pickleshare (0.7.4)
Pillow (4.2.1)
pip (9.0.1)
prompt-toolkit (1.0.14)
protobuf (3.0.0b2)
ptyprocess (0.5.2)
Pygments (2.2.0)
pyparsing (2.2.0)
python-dateutil (2.6.1)
pytz (2017.2)
PyWavelets (0.5.2)
PyYAML (3.12)
pyzmq (16.0.2)
qtconsole (4.3.0)
scikit-image (0.13.0)
scikit-learn (0.18.2)
scipy (0.19.1)
setuptools (36.2.7)
simplegeneric (0.8.1)
six (1.10.0)
tensorflow (0.10.0)
terminado (0.6)
testpath (0.3.1)
tornado (4.5.1)
traitlets (4.3.2)
wcwidth (0.1.7)
webencodings (0.5.1)
wheel (0.29.0)
widgetsnbextension (2.0.0)

CodeLab

2017/08/27 15:27

tensorflow (0.10.0)はさすがにバージョンが古すぎると思うのですが、意図して使っていますか？※最新は1.3です。古いバージョンなのでわかりませんが、私の環境では、tensorflow-gpu (1.3.0) tensorflow-tensorboard (0.1.5)という感じで、tensorboard のモジュールが明確に出てきます。