画像出力の際にAttributeErrorが出て空のグラフが表示される

Question

実現したいこと

下記のコードに少し手を加えたものを使い、セグメンテーションを行いたい。

https://www.tensorflow.org/tutorials/images/segmentation?hl=ja

前提

TensorFlowでセグメンテーションを行うプログラムを作成中です。

学習後にテスト画像を用いて予測を行おうとしましたが、以下のエラーが出た後、空のグラフ（軸のみのグラフ）が表示されてしまい、予測結果の出力ができません。

発生している問題・エラーメッセージ

AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-34-aae015b82389> in <module>
      3   pred_mask = pred_mask[..., tf.newaxis]
      4   return pred_mask[0]
----> 5 display([test_imgarray[0], testmask_imgarray[0],create_mask2(model.predict(test_imgarray))])
      6 def create_mask3(pred_mask):
      7   pred_mask = tf.argmax(pred_mask, axis=-1)

<ipython-input-20-b207b8ddfc2a> in display(display_list)
      7     plt.subplot(1, len(display_list), i+1)
      8     plt.title(title[i])
----> 9     plt.imshow(tf.keras.utils.array_to_img(display_list[i]))
     10     plt.axis('off')
     11   plt.show()

AttributeError: module 'tensorflow_core.keras.utils' has no attribute 'array_to_img'

該当のソースコード

import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds
from tensorflow_examples.models.pix2pix import pix2pix
from IPython.display import clear_output
%matplotlib inline

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

from tensorflow.python import keras
from tensorflow.python.keras import backend as K
from tensorflow.python.keras.models import Model, Sequential
from tensorflow.python.keras.layers import Conv2D, Dense, Input, MaxPooling2D, UpSampling2D, Lambda
from tensorflow.python.keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array, array_to_img, ImageDataGenerator
from tensorflow.keras.preprocessing.image import img_to_array

##中略##

def display(display_list):
  plt.figure(figsize=(15, 15))

  title = ['Input Image', 'True Mask', 'Predicted Mask']

  for i in range(len(display_list)):
    plt.subplot(1, len(display_list), i+1)
    plt.title(title[i])
    plt.imshow(tf.keras.utils.array_to_img(display_list[i]))
    plt.axis('off')
  plt.show()

##中略##

def create_mask2(pred_mask):
  pred_mask = tf.argmax(pred_mask, axis=-1)
  pred_mask = pred_mask[..., tf.newaxis]
  return pred_mask[0]
display([test_imgarray[0], testmask_imgarray[0],create_mask2(model.predict(test_imgarray))])

試したこと

ネットに、空のグラフが出力されるのはTkinterが原因だと書かれていたため、TclとTkinterのインストールを行いましたが変化ありません。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

各バージョンは以下の通りです。

• Python 2.7.5
• TensorFlow 2.6.2
• keras 2.6.0

Comments

[can110]

提示されたソースコードにはエラー
AttributeError: module 'tensorflow_core.keras.utils' has no attribute 'array_to_img'
が発生した部分がないようですが、実行したコードは提示されたものと同じでしょうか。

[minTH]

直接的にエラーが発生した部分は提示したコードの23行目でしたが、Tracebackで参照されている部分については省略してしまっていました。
追記しておきます。ありがとうございます。

Answer 1

tentorflowやkerasのバージョンアップによってありがちなことですが、実行環境のバージョンのtensorflow_core.keras.utilsにarray_to_imgがないのでしょう。
参考元および提示コード詳しく見ていませんが

from tensorflow.python.keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array, array_to_img, ImageDataGenerator

とあるので、このarray_to_imgをそのまま使うとよいかもしれません。

Comments

[minTH]

ご指摘通り書き換えたところ、無事に画像を出力することができました。
ありがとうございました。