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Keras

Kerasは、TheanoやTensorFlow/CNTK対応のラッパーライブラリです。DeepLearningの数学的部分を短いコードでネットワークとして表現することが可能。DeepLearningの最新手法を迅速に試すことができます。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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Kerasが突然使えなくなり、importも出来なくなりました。

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投稿2017/09/17 10:52

###前提・実現したいこと
keras が数時間前まで問題なく動いていましたが、突然、importもできなくなってしまいました。昨日まで動いていたコードも同じエラーが出ます。何が悪いのか全く分からず困っております。なんとか使えるようになればと思っています。

###発生している問題・エラーメッセージ
もともとはPyCharmで利用していましたが、突然エラーが出てきたので、ターミナルでも確認しましたが、同じエラーがでました。 Pythonは3.5でMacで使っています。特に何かアップデートなどしたことはないのですが、最初はコードのミスかと思いましたが、本のコードを写経しており、こちらのサイト(https://github.com/yusugomori/deeplearning-tensorflow-keras/blob/master/4/keras/00_mnist_sigmoid_keras.py)にも同じコードがあります。こちらもコピーして実行してみましたが、同じエラーでした。Kerasのアンインストール再インストール、Anacondaのアンインストール、再インストールも行いましたが、同じエラーでした。Tensorflowは問題なく動きます。Kerasは2.0.8, Tensorflowは1.3.0です。

>>> import keras Using TensorFlow backend. Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/Users/marimiya/anaconda/lib/python3.5/site-packages/keras/__init__.py", line 4, in <module> from . import activations File "/Users/marimiya/anaconda/lib/python3.5/site-packages/keras/activations.py", line 6, in <module> from .engine import Layer File "/Users/marimiya/anaconda/lib/python3.5/site-packages/keras/engine/__init__.py", line 8, in <module> from .training import Model File "/Users/marimiya/anaconda/lib/python3.5/site-packages/keras/engine/training.py", line 25, in <module> from .. import callbacks as cbks File "/Users/marimiya/anaconda/lib/python3.5/site-packages/keras/callbacks.py", line 26, in <module> from tensorflow.contrib.tensorboard.plugins import projector File "/Users/marimiya/anaconda/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/contrib/__init__.py", line 30, in <module> from tensorflow.contrib import factorization File "/Users/marimiya/anaconda/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/contrib/factorization/__init__.py", line 24, in <module> from tensorflow.contrib.factorization.python.ops.gmm import * File "/Users/marimiya/anaconda/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/contrib/factorization/python/ops/gmm.py", line 27, in <module> from tensorflow.contrib.learn.python.learn.estimators import estimator File "/Users/marimiya/anaconda/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/contrib/learn/__init__.py", line 87, in <module> from tensorflow.contrib.learn.python.learn import * File "/Users/marimiya/anaconda/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/contrib/learn/python/__init__.py", line 23, in <module> from tensorflow.contrib.learn.python.learn import * File "/Users/marimiya/anaconda/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/contrib/learn/python/learn/__init__.py", line 25, in <module> from tensorflow.contrib.learn.python.learn import estimators File "/Users/marimiya/anaconda/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/contrib/learn/python/learn/estimators/__init__.py", line 297, in <module> from tensorflow.contrib.learn.python.learn.estimators.dnn import DNNClassifier File "/Users/marimiya/anaconda/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/contrib/learn/python/learn/estimators/dnn.py", line 29, in <module> from tensorflow.contrib.learn.python.learn.estimators import dnn_linear_combined File "/Users/marimiya/anaconda/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/contrib/learn/python/learn/estimators/dnn_linear_combined.py", line 31, in <module> from tensorflow.contrib.learn.python.learn.estimators import estimator File "/Users/marimiya/anaconda/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/contrib/learn/python/learn/estimators/estimator.py", line 49, in <module> from tensorflow.contrib.learn.python.learn.learn_io import data_feeder File "/Users/marimiya/anaconda/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/contrib/learn/python/learn/learn_io/__init__.py", line 21, in <module> from tensorflow.contrib.learn.python.learn.learn_io.dask_io import extract_dask_data File "/Users/marimiya/anaconda/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/contrib/learn/python/learn/learn_io/dask_io.py", line 26, in <module> import dask.dataframe as dd File "/Users/marimiya/anaconda/lib/python3.5/site-packages/dask/dataframe/__init__.py", line 1, in <module> from .core import (DataFrame, Series, Index, _Frame, map_partitions, File "/Users/marimiya/anaconda/lib/python3.5/site-packages/dask/dataframe/core.py", line 23, in <module> from .. import array as da File "/Users/marimiya/anaconda/lib/python3.5/site-packages/dask/array/__init__.py", line 4, in <module> from .core import (Array, stack, concatenate, take, tensordot, transpose, File "/Users/marimiya/anaconda/lib/python3.5/site-packages/dask/array/core.py", line 13, in <module> from toolz.curried import (pipe, partition, concat, unique, pluck, join, first, File "/Users/marimiya/anaconda/lib/python3.5/site-packages/toolz/curried/__init__.py", line 53, in <module> _curry_namespace(vars(toolz)), File "/Users/marimiya/anaconda/lib/python3.5/site-packages/toolz/curried/__init__.py", line 48, in _curry_namespace for name, f in ns.items() if '__' not in name File "/Users/marimiya/anaconda/lib/python3.5/site-packages/toolz/curried/__init__.py", line 48, in <genexpr> for name, f in ns.items() if '__' not in name File "/Users/marimiya/anaconda/lib/python3.5/site-packages/toolz/curried/__init__.py", line 42, in _should_curry return (callable(f) and _nargs(f) > 1 or f in do_curry) File "/Users/marimiya/anaconda/lib/python3.5/site-packages/toolz/curried/__init__.py", line 35, in _nargs return len(inspect.getargspec(f).args) File "/Users/marimiya/anaconda/lib/python3.5/inspect.py", line 1050, in getargspec raise ValueError("Function has keyword-only arguments or annotations" ValueError: Function has keyword-only arguments or annotations, use getfullargspec() API which can support them

###該当のソースコード

Python

from sklearn import datasets import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Activation from keras.optimizers import SGD mnist = datasets.fetch_mldata('MNIST original', data_home='.') n = len(mnist.data) N = 10000 indices = np.random.permutation(range(n))[:N] X = mnist.data[indices] y = mnist.target[indices] Y = np.eye(10)[y.astype(int)] X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, train_size=0.8) ''' モデル設計 ''' n_in = len(X[0]) n_hidden = 200 n_out = len(Y[0]) model = Sequential() model.add(Dense(n_hidden, input_dim=n_in)) model.add(Activation('sigmoid')) model.add(Dense(n_out)) model.add(Activation('softmax')) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=SGD(lr=0.01), metrics=['accuracy']) ''' モデル学習 ''' epochs = 1000 batch_size = 100 model.fit(X_train, Y_train, epochs=epochs, batch_size=batch_size) ''' 予測精度の評価 ''' loss_and_metrics = model.evaluate(X_test, Y_test) print(loss_and_metrics)

###試したこと
Kerasの再インストール
Macの再起動(MacBook Pro, OS X EI Capitan, version 10.11.3)
Anacondaの再インストール
Tensorflowの再インストール

###補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)
より詳細な情報

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