tensorflow.python.keras.optimizers.SGD が存在しない

Question

エラー

ディープラーニングの学習をしています。
以下のコードを実行すると、

from tensorflow.python.keras import optimizers
...
optimizer = optimizers.SGD(learning_rate=0.1)

AttributeError: module 'tensorflow.python.keras.optimizers' has no attribute 'SGD'
とエラーが出てしまいます。
エラーを解決する方法は無いでしょうか。ご教授お願いいたします。

実行環境

Python: 3.9.13
tensorflow: 2.11.0

追記です

断片的なコードになってしまいすいません。
学習中のコードは以下です。

import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.keras.models import Sequential
from tensorflow.python.keras.layers import Dense

# from tensorflow.python.keras import optimizers
# from tensorflow.keras import optimizers
# from tensorflow import optimizers


# データ準備
N = 300
x, t = datasets.make_moons(N, noise=0.3)
t = t.reshape(N, 1)
x_train, x_test, t_train, t_test = train_test_split(x, t, test_size=0.2)

# モデル構築
model = Sequential()
model.add(Dense(3, activation='sigmoid'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# モデル学習
optimizer = optimizers.SGD(learning_rate=0.1)
model.compile(optimizer=optimizer, loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, t_train, epochs=100, batch_size=10, verbose=1)

importの部分で
from tensorflow.python.keras import optimizers とした場合は
モデル学習時に AttributeError: module 'tensorflow.python.keras.optimizers' has no attribute 'SGD' というエラーが
from tensorflow.keras import optimizers とした場合は
import時に'__init__.py' の参照 'keras' が見つかりません というエラーが
from tensorflow import optimizers とした場合は
モデル学習時にValueError: Could not interpret optimizer identifier: <keras.optimizers.optimizer_experimental.sgd.SGD object at 0x000001DBDA8DCA90> というエラーが発生します。

アドバイスいただけると幸いです。よろしくお願いいたします。

Comments

[melian]

どうやらモジュール構成が変更になった様です。

from tensorflow import optimizers

としてみて下さい。

[jbpb0]

from tensorflow.python.keras import optimizers
↓ 変更
from tensorflow.keras import optimizers

他にも「tensorflow.python.keras」があれば、「tensorflow.keras」に書き換えてみてください

[fen57]

melianさん
ありがとうございます。
教えていただいた通り変更すると、SGD作成時にエラーは起きないのですが
以下のコードで学習をさせようとすると
model.compile(optimizer=optimizer, loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, t_train, epochs=100, batch_size=10, verbose=1)

Could not interpret optimizer identifier: <keras.optimizers.optimizer_experimental.sgd.SGD object at 0x000001CF1E47B880>
が出てしまいます。

jbpb0さん
ありがとうございます。
from tensorflow.keras import optimizers に変更したところ、
'__init__.py' の参照 'keras' が見つかりません
とエラーが出てしまいます。

[jbpb0]

> from tensorflow.python.keras.models import Sequential
from tensorflow.python.keras.layers import Dense

私の前のコメントに
他にも「tensorflow.python.keras」があれば、「tensorflow.keras」に書き換えてみてください
と書きましたので、上記もそうしてみてください

当方でgoogle colabで確認したところ、回答に書いたように、そうすればエラーは出ませんでした

Answer 1

tensorflow: 2.11.0

google colabで下記を実行したら、エラーは出ませんでした

!pip install tensorflow==2.11.0

import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
import tensorflow as tf
#from tensorflow.python.keras.models import Sequential
#from tensorflow.python.keras.layers import Dense
#from tensorflow.python.keras import optimizers
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras import optimizers

# データ準備
N = 300
x, t = datasets.make_moons(N, noise=0.3)
t = t.reshape(N, 1)
x_train, x_test, t_train, t_test = train_test_split(x, t, test_size=0.2)

# モデル構築
model = Sequential()
model.add(Dense(3, activation='sigmoid'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# モデル学習
optimizer = optimizers.SGD(learning_rate=0.1)
model.compile(optimizer=optimizer, loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, t_train, epochs=100, batch_size=10, verbose=1)

Comments

[fen57]

検証までしてくださり、ありがとうございます。
私もcolabで動作を確認できました。
このエラーで学習が進まなかったので、本当に感謝です。

Answer 2

import tensorflow

tensorflow.optimizers.SGD(learning_rate=0.1)

上記ではどうでしょうか？

Comments

[fen57]

回答ありがとうございます。
教えていただいた通りに変更するとSGD作成時にエラーは起きないのですが、

その後以下のコードで学習をさせようとすると
model.compile(optimizer=optimizer, loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, t_train, epochs=100, batch_size=10, verbose=1)

ValueError: Could not interpret optimizer identifier: <keras.optimizers.optimizer_experimental.sgd.SGD object at 0x000001CF1DA4CB80>
が出てしまいます。
このエラーにはどう対処すれば良いでしょうか？

[meg_]

断片的なコードでは回答が難しいです。全体のコードを質問に追記してください。