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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

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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1回答

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kerasでのエラーについて

ayaeri_0527

総合スコア3

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

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2022/12/13 04:55

編集2022/12/13 05:10

前提

pythonで複数企業の株価や市場といった計130の説明変数から
新たな企業の株価の変動を0から予測するというLSTMモデルの作成をしています。
実装途中で発生したエラーについての質問です。
kerasでの学習で,lossがnanになるため、学習率を下げようと
model.compile(
optimizer = "adam",#最適化アルゴリズム
loss = "mse",#損失関数
metrics = ["mae"]#評価関数
)

adam=tf.keras.optimizers.Adam(lr=0.001)
model.compile(
optimizer = adam,#最適化アルゴリズム
loss = "mse",#損失関数
metrics = ["mae"]#評価関数
)
にしたところ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

ValueError: Could not interpret optimizer identifier: <keras.optimizers.optimizer_v2.adam.Adam object at 0x000002835487C400>``` ### 該当のソースコード ```python import os import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import preprocessing from matplotlib import pyplot as plt import tensorflow as tf from tensorflow.python.keras.layers import Conv1D, Reshape, LSTM, Dense, Input from tensorflow.python.keras.models import Model from tensorflow.keras.utils import plot_model import pandas as pd #シーケンスに沿ったデータを作成する関数-------------------------------------------------------- def make_dataset(): for i in range(1,21): for j in range(13,21): path="E:\\最強データ2_フレーム揃え\\喜び_13~20\\Actor_"+str(i)+"\\合体"+str(j)+".csv" df=pd.read_csv(path,index_col=0,header=0) df.pop("AU12_r") yy=df["AU06_r"] df=df.apply(lambda x: (x-x.min())/(x.max() - x.min()), axis=0) yyy=yy.values.astype(float) preprocessing.minmax_scale(yyy) data = df.values.astype(float) x.append(data) y.append(yyy) return np.array(x), np.array(y) x=list() y=list() x,y= make_dataset() x_train, x_valid, y_train, y_valid = train_test_split(x, y, test_size = 1) print("3次元リストの要素数: " + str(len(x))) print("3次元リストの中にある2次元リストの要素数: " + str(len(x[1]))) print("3次元リストの中にあるリストの要素数: " + str(len(x[0][2]))) print("2次元リストの要素数: " + str(len(y))) print("2次元リストの中にあるリストの要素数: " + str(len(y[2]))) #データの種類(160)*データの長さ(108)*説明変数(130) inputs=Input(shape=(108,130)) x = LSTM(130, return_sequences = True)(inputs) x = Conv1D(1, 3, padding = "same", activation = "linear")(x) model = Model(inputs, x) adam=tf.keras.optimizers.Adam(lr=0.001) model.compile( optimizer = adam,#最適化アルゴリズム loss = "mse",#損失関数 metrics = ["mae"]#評価関数 ) plot_model(model) model.fit( x_train, y_train, epochs = 1, batch_size = 32, validation_data = (x_valid, y_valid) ) print(model.summary()) pred = model.predict(x_valid) print(pred.shape) print(pred[0])

試したこと

調べてみたところ,kerasとtensorflowのバージョンが~という解決策が多く見受けられ,再インストールしましたが、問題が発生した時期がまちまちなため解決策ごとのバージョンも違うようで...

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

keras 2.10.0
Keras-Preprocessing 1.1.2
tensorflow 2.11.0
tensorflow-estimator 2.10.0
tensorflow-gpu 2.10.1
tensorflow-intel 2.11.0
tensorflow-io-gcs-filesystem 0.28.0

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PondVillege

2022/12/13 05:06

tf.keras.optimizers.Adamのうちtf.無しで解決しそうですがどうでしょう?特にAdamのオプションを指定しないのならoptimizer = “adam”でも良いと思います
ayaeri_0527

2022/12/13 05:13

回答ありがとうございます。 試してみたところimport kerasを行った状態で上記を実施してみたところ ValueError: Could not interpret optimizer identifier: <keras.optimizers.optimizer_v2.adam.Adam object at 0x0000028355AF79A0> というエラーになってしまいました。 また、学習率を下げるためにAdamの引数に「lr=0.001」を入れたいです。
jbpb0

2022/12/13 08:12

質問のエラーとは直接は関係無いと思いますが、 tensorflow 2.11.0 tensorflow-gpu 2.10.1 tensorflow-intel 2.11.0 は、同じ環境に複数入れたらダメなやつです どれか一つだけ選んで入れます tf 2.*では「tensorflow」と「tensorflow-gpu」は同じものの別名なので、どちらを指定しても、入るものは同じです 「tensorflow-intel」は、上記とは別のもので、インテルがwindows用に最適化したもののようなので、それを使うか、オリジナル版の「tensorflow」を使うか、どちらかですね pipで入れたのなら、 pip install tensorflow pip uninstall tensorflow -y pip install tensorflow-gpu pip uninstall tensorflow-gpu -y pip install tensorflow-intel pip uninstall tensorflow-intel -y とやってキレイに消してから、「tensorflow」か「tensorflow-intel」かどちらか使いたい方を選んで、それを一つだけインストールすることをお勧めします
jbpb0

2022/12/13 08:40 編集

from tensorflow.python.keras.layers import Conv1D, Reshape, LSTM, Dense, Input from tensorflow.python.keras.models import Model ↓ 変更 from tensorflow.keras.layers import Conv1D, Reshape, LSTM, Dense, Input from tensorflow.keras.models import Model で、どうでしょうか? 【追記】 上記以外は、質問のコードのままです > import kerasを行った状態 とか、他の変更は無しで
ayaeri_0527

2022/12/13 12:41

解決しました! ありがとうございます! しかし,lossは相変わらずnanだったので学習率を下げるのとはまた別の問題のようですね... また頑張ってみます 本当にありがとうございました!
ayaeri_0527

2022/12/14 03:20

jbpb0さん、ベストアンサーにしたいのでこのコメントを回答欄にお願いしてもいいですか?
guest

回答1

0

python

1from tensorflow.python.keras.layers import Conv1D, Reshape, LSTM, Dense, Input 2from tensorflow.python.keras.models import Model

↓ 変更

python

1from tensorflow.keras.layers import Conv1D, Reshape, LSTM, Dense, Input 2from tensorflow.keras.models import Model

投稿2022/12/17 00:18

jbpb0

総合スコア7651

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