kerasでのエラーについて

Question

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
)
を
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

Comments

[ps_aux_grep]

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]

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]

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]

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]

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]

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？

Answer 1

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