回答編集履歴
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Issue の参考コメントを掲載
answer
CHANGED
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@@ -2,7 +2,7 @@
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keras 2.3.1 では `keras.backend.image_dim_ordering()` がなく、代わりに `keras.backend.image_data_format()` が使用できるようです。
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そこで以下のように `keras.backend.image_data_format()` を使用すれば該当エラーが解消されるかと思います：
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```
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```Python
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if K.image_data_format() == 'channels_first': # <- ココを変更
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X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 1, img_rows, img_cols)
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X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], 1, img_rows, img_cols)
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@@ -15,5 +15,27 @@
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このことに関しては以下の Issue の一連が多少参考になるかと思います。
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https://github.com/keras-team/keras/issues/12649
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関数が返す値の対応関係については、上記 Issue の `TheHugeManatee commented on 7 Apr 2020` をご参考ください
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関数が返す値の対応関係については、上記 Issue の `TheHugeManatee commented on 7 Apr 2020` をご参考ください：
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```
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# TheHugeManatee commented on 7 Apr 2020
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The way I understand it, with the new API:
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setting:
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K.set_image_dim_ordering('tf') --> K.set_image_data_format('channels_last')
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K.set_image_dim_ordering('th') --> K.set_image_data_format('channels_first')
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checking:
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K.image_dim_ordering() == 'tf' --> K.image_data_format() == 'channels_last'
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K.image_dim_ordering() == 'th' --> K.image_data_format() == 'channels_first'
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I'm not very familiar with it so there might be other edge cases.
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[Edited: Corrected the order as per @CarMiranda 's comment below]
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また、上記 Issue の `aclex commented on 20 Sep 2019` によれば v2.2.4 -> v2.2.5 のタイミングで関数の変更が入ったようです
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また、上記 Issue の `aclex commented on 20 Sep 2019` によれば v2.2.4 -> v2.2.5 のタイミングで関数の変更が入ったようです：
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```
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# aclex commented on 20 Sep 2019
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From my little version-wise research, this attribute disappears in 2.2.4 -> 2.2.5 version change. So in my case everything still works fine with 2.2.4.
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Thanks everyone for suggestions to fix it!
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