常連

invalid character in identifier のエラーが出ました。
```ここに言語を入力
def xxx(train_X, train_y, test_X):
    train_X = tf.placeholder(tf.float32,[None,784])
    train_y = tf.placeholder(tf.float32,[None,784])
    W = tf.Variable(tf.zeros([784,10]))
    b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
    y = tf.nn.softmax(tf.matmul(train_X, train_y,W)+b)
  pred_y = tf.placeholder(tf.float32,[None,10])
    cross_entropy = -tf.reduce_sum(pred_y*tf.log(y))
    train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy)
    init = tf.initialize_all_variables()
    correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1))
    accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,"foat"))
    return pred_y
```
と書いたコードを実行すると
```ここに言語を入力
 train_X = tf.placeholder(tf.float32,[None,784])
           ^
SyntaxError: invalid character in identifier
```
とエラーが出ました。
どうしてただ変数定義をしただけなのにこのようなエラーが出るのかがわかりません。
どう直せば良いのでしょうか？

invalid character in identifier　のエラー

TypeError: expected str, bytes or os.PathLike object, not NoneTypeとエラーが出ました。現在、以下のサイトを見て勉強しています。
http://www.buildinsider.net/small/booktensorflow/0201
```ここに言語を入力
# coding: utf-8

from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function

import os

import numpy as np
import tensorflow as tf
from PIL import Image

from reader import Cifar10Reader

FLAGS = tf.app.flags.FLAGS
tf.app.flags.DEFINE_string('file',None,"処理するファイルのパス")
tf.app.flags.DEFINE_integer('offset',0,"読み飛ばすレコード数")
tf.app.flags.DEFINE_integer('length',16,"読み込んで変換するレコード数")

basename = os.path.basename(FLAGS.file)
path = os.path.dirname(FLAGS.file)

reader = Cifar10Reader(FLAGS.file)

stop = FLAGS.offset + FLAGS.length

for index in range(FLAGS.offset,stop):
    image = reader.read(index)

    print('label: %d' % image.label)
    imageshow = Image.fromarray(image.byte_array.astype(np.unit8))

    file_name = '%s-%02d-%d.png' % (basename,index,image.label)
    file = os.path.join(path,file_name)
    with open(file,mode='wb') as out:
        imageshow.save(out,format='png')

reader.close()
```
のファイルを実行したときに上記のエラーが出ました。
エラーの全体は
Traceback (most recent call last):
  File "png10.py", line 20, in <module>
    basename = os.path.basename(FLAGS.file)
  File "/Users/XXX/anaconda/envs/py36/lib/python3.6/posixpath.py", line 144, in basename
    p = os.fspath(p)
TypeError: expected str, bytes or os.PathLike object, not NoneType

という内容です。
そもそもこのファイルは自分で作ったものではないです。
どこを直せばよいのでしょうか？

TypeError: expected str, bytes or os.PathLike object, not NoneTypeのエラー

### 前提・実現したいこと
手書き文字認識アプリをTensorflow.jsを用いて作ってみたのですが、うまく動かないので質問します。どなたかご教授よろしくお願いします。

### 発生している問題・エラーメッセージ

```
Failed to load resouce: net::ERR_FAILED
```

### 該当のソースコード
ファイルはindex.html、script.js、lib.jsの3つのファイルで構成されています。

index.html
```html
<!DOCTYPE html>
<html lang="ja">

<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>Tensorflow.js MNIST</title>

    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@1.0.0/dist/th.min.js"></script>
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs-vis@1.0.2/dist/tfjs-vis.umd.min.js"></script>
    <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/signature_pad/1.5.3/signature_pad.min.js"></script>

    <script src="lib.js" type="module"></script>

    <script src="script.js" type="module"></script>

    <style type="text/css">
        .is-selected {
            background-color: blue;
            color: white;
            line-height: 1.5;
        }
    </style>
</head>



<body>
    <p id="loading-message">学習モデルの作成中です。しばらくお待ちください</p>
    <div id="main" style="display:none;">
        <canvas id="pad" width="280" height="280"></canvas>
        <div>
            <input type="button" value="認識" id="predict-button">
            <input type="button" value="リセット" id="reset-button">
        </div>
        <br />

        <table>
            <thead>
                <tr>
                    <th>#</th>
                    <th>確率</th>
                </tr>
            </thead>
            <tbody>
                <tr>
                    <th>0</th>
                    <td class="classconfidence">-</td>
                </tr>
                <tr>
                    <th>1</th>
                    <td class="classconfidence">-</td>
                </tr>
                <tr>
                    <th>2</th>
                    <td class="classconfidence">-</td>
                </tr>
                <tr>
                    <th>3</th>
                    <td class="classconfidence">-</td>
                </tr>
                <tr>
                    <th>4</th>
                    <td class="classconfidence">-</td>
                </tr>
                <tr>
                    <th>5</th>
                    <td class="classconfidence">-</td>
                </tr>
                <tr>
                    <th>6</th>
                    <td class="classconfidence">-</td>
                </tr>
                <tr>
                    <th>7</th>
                    <td class="classconfidence">-</td>
                </tr>
                <tr>
                    <th>8</th>
                    <td class="classconfidence">-</td>
                </tr>
                <tr>
                    <th>9</th>
                    <td class="classconfidence">-</td>
                </tr>
            </tbody>
        </table>
    </div>
</body>

</html>
```

script.js
```javascript
import { MnistData } from 'https://storage.googleapis.com/tfjs-tutorial/mnist_data.js';
import { showExamples, getModel, train } from './lib.js'
import { prependOnceListener } from 'cluster';

const IMAGE_WIDTH = 28;
const IMAGE_HEIGHT = 28;

async function run() {
    let signaturePad = initSignaturePad();

    const data = new MnistData();
    await data.load()
    await showExamples(data);

    let model = getModel();

    tfvis.show.modelSummary({ name: 'Model Architecture' }, model);

    await train(model, data);
    document.getElementById("loading-message").style.display = "none"
    document.getElementById("main").style.display = "block"

    document.getElementById("predict-button").onclick = function() {
        predict(model);
    }
    document.getElementById("reset-button").onclick = function() {
        reset(signaturePad);
    };
}

document.addEventListener('DOMContentLoaded', run);

function initSignaturePad() {
    let pad = document.getElementById('pad');
    return new signaturePad(pad, {
        minWidth: 5,
        maxWidth: 5,
        penColor: 'white',
        backgroundColor: 'black',
    });
}

function predict(model) {
    let ctx = document.createElement('canvas').getContent('2d');
    let pad = document.getElementById('pad');

    ctx.drawImage(pad, 0, 0, IMAGE_WIDTH, IMAGE_HEIGHT);
    let imageData = ctx.getImageData(0, 0, IMAGE_WIDTH, IMAGE_HEIGHT);

    let score = tf.tidy(() => {
        let input = tf.browser.fromPixels(imageData, 1).reshape([1, IMAGE_WIDTH, IMAGE_HEIGHT, 1]).div(tf.scalar(255));
        return model.predict(input);
    });

    let maxConfidence = score.dataSync().indexOf(Math.max.apply(null, score.dataSync()));

    let elements = document.querySelectorAll(".confidence");

    elements.forEach((el, i) => {
        el.parentNode.classList.remove('is-selected');
        if (i === maxConfidence) {
            el.parentNode.classList.add('is-selected');
        }
        el.innerText = score.dataSync()[i];
    })
}


function reset(signaturePad) {
    signaturePad.clear();
    let elements = document.querySelectorAll(".confidence");
    elements.forEach(el => {
        el.parentNode.classList.remove('is-selected');
        el.innerText = '-';
    })
}
```

lib.js
```javascript
export async function showExamples(data) {
    const surface = tfvis.visor().surface({ name: 'Input Data Examples', tab: 'Input Data' });

    const examples = data.nextTestBatch(20);
    const numExamples = examples.xs.shape[0];

    for (let i = 0; i < numExamples; i++) {
        const imageTensor = tf.tidy(() => {
            return examples.xs
                .slice([i, 0], [1, examples.xs.shape[1]])
                .reshape([28, 28, 1]);
        });
        const canvas = document.createElement('canvas');
        canvas.width = 28;
        canvas.height = 28;
        canvas.style = 'margin: 4px';
        await tf.browser.toPixels(imageTensor, canvas)
        surface.drawArea.appendChild(canvas);

        imageTensor.dispose();
    }
}


//手書き数字認識の学習モデルを定義
export function getModel() {
    const model = tf.sequential();

    const IMAGE_WIDTH = 28;
    const IMAGE_HEIGHT = 28;
    const IMAGE_CHANNELS = 1;

    model.add(tf.layers.conv2d({
        inputShape: [IMAGE_WIDTH, IMAGE_HEIGHT, IMAGE_CHANNELS],
        kernelSize: 5,
        filters: 8,
        strides: 1,
        activation: 'relu',
        kernelInitializer: 'varianceScaling'
    }));
    model.add(tf.layers.maxPooling2d({ poolSize: [2, 2], strides: [2, 2] }));
    model.add(tf.layers.conv2d({
        kernelSize: 5,
        filters: 16,
        strides: 1,
        activation: 'relu',
        kernelInitializer: 'varianceScaling'
    }));

    model.add(tf.layers.maxPooling2d({ poolSize: [2, 2], strides: [2, 2] }));

    model.add(tf.layers.maxPooling2d({ poolSize: [2, 2], strides: [2, 2] }))
    model.add(tf.layers.flatten());


    const NUM_OUTPUT_CLASSES = 10;
    model.add(tf.layers.dense({
        units: NUM_OUTPUT_CLASSES,
        kernelInitializer: 'varianceScaling',
        activation: 'softmax'
    }));

    const optimizer = tf.train.adam();
    model.compile({
        optimizer: optimizer,
        loss: 'categoricalCrossentropy',
        metrics: ['accuracy'],
    });

    return model;
}



export async function train(model, data) {
    const metrics = ['loss', 'val_loss', 'acc', 'val_acc']
    const container = {
        name: 'Model Training',
        styles: { height: '1000px' }
    };
    const fitCallbacks = tfvis.show.fitCallbacks(container, metrics);

    const BATCH_SIZE = 512;
    const TRAIN_DATA_SIZE = 5500;
    const TEST_DATA_SIZE = 1000;

    const [trainXs, trainYs] = tf.tidy(() => {
        const d = data.nextTrainBatch(TRAIN_DATA_SIZE);
        return [
            d.xs.reshape([TRAIN_DATA_SIZE, 28, 28, 1]),
            d.labels
        ];
    });

    const [textXs, testYs] = tf.tidy(() => {
        const d = data.nextTestBatch(TEST_DATA_SIZE);
        return [
            d.xs.reshape([TEST_DATA_SIZE, 28, 28, 1]),
            d.labels
        ];
    });

    return model.fit(trainXs, trainYs, {
        batchSize: BATCH_SIZE,
        validationData: [testXs, testYs],
        epochs: 10,
        shuffle: true,
        callbacks: fitCallbacks
    });
}
```

### 試したこと

.chromeのキャッシュを削除してみたが、改善されなかった。

Failed to load resource: net::ERR_FAILED　というエラーが発生して困っています。

### 前提・実現したいこと
ネットにあるチュートリアルを試してみるところですが，
いきなりimportでエラーになります

環境は次のとおりです
windows10（64bit）
anaconda 5.3.1 
python　3.7
TensorFlow　1.11（keras内蔵）
Jupyter Notebookを利用

【コマンド】＞＞＞＞＞
import tensorflow
from tensorflow import keras
from keras.layers import Input, Dense
＜＜＜＜

【エラー】＞＞＞＞＞
ModuleNotFoundError                       Traceback (most recent call last)
<ipython-input-19-d63db0619a81> in <module>
      1 import tensorflow
      2 from tensorflow import keras
----> 3 from keras.layers import Input, Dense

ModuleNotFoundError: No module named 'keras'
＜＜＜＜＜

kerasモジュールがないとのことですが，
2行目でインポートされないのでしょうか？

ちなみに，
【コマンド】＞＞＞＞＞
import tensorflow
from tensorflow import keras
from **tensorflow.**keras.layers import Input, Dense
＜＜＜＜＜

とするとエラーが出ません
keras内蔵のTensorFlowを使用しているからでしょうか？

また
import keras
としても
kerasモジュールがないとエラーが出ます

すいませんが，
どなたかご教授頂けると幸いです
よろしくお願いします

### 発生している問題・エラーメッセージ

```
エラーメッセージ
```

### 該当のソースコード

```ここに言語名を入力
ソースコード
```

### 試したこと

ここに問題に対して試したことを記載してください。

### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
環境は次のとおりです
windows10（64bit）
anaconda 5.3.1 
python　3.7
TensorFlow　1.11（keras内蔵）
Jupyter Notebookを利用

kerasからのインポートでエラーになる

### 実現したいこと
keras.layersや、keras.modelsなどからSeqentialなどをインポートしたい

### 発生している問題・分からないこと
keras.layersや、keras.modelsが認識されない(?)

### エラーメッセージ
```error
2024-11-06 13:33:59.381385: I tensorflow/core/util/port.cc:153] oneDNN custom operations are on. You may see slightly different numerical results due to floating-point round-off errors from different computation orders. To turn them off, set the environment variable `TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS=0`.
2024-11-06 13:34:00.330069: I tensorflow/core/util/port.cc:153] oneDNN custom operations are on. You may see slightly different numerical results due to floating-point round-off errors from different computation orders. To turn them off, set the environment variable `TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS=0`.
Traceback (most recent call last):
  File "c:\Users\���P\OneDrive\Desktop\anything\mnist.py", line 1, in <module>
    from keras.layers import Sequential
ImportError: cannot import name 'Sequential' from 'keras.layers' (C:\Users\���P\AppData\Local\Programs\Python\Python312\Lib\site-packages\keras\api\layers\__init__.py)
```

### 該当のソースコード

```python
from keras.layers import Sequential
```

### 試したこと・調べたこと
- [x] teratailやGoogle等で検索した
- [x] ソースコードを自分なりに変更した
- [ ] 知人に聞いた
- [ ] その他

##### 上記の詳細・結果
単体のkerasとtensorflow内蔵のkerasの違いを調べたが、tensorflow.keras.layersでもダメでした

### 補足
特になし

pythonでkeras.〇〇のインポートがしたい

DNN分野では「End-to-end training」という言葉がよく出てきますが、
公式的な解釈はなく、個別な解釈を読んでも、分かるような分からないような気分です。

原因は恐らく反対の概念**「End-to-endではないtraining」**は何ですか
というのは分かっていないためかなと思います。

どなたかご解釈いただけませんか。

「End-to-end training」 とは？

### 前提・実現したいこと

DCGAN-tensorflow-masterをダウンロードし自前の画像を使って学習させ、新しく画像生成を行いたいのですがうまくいきません。
サンプルの実行は成功しました。
初めて質問するので情報が不足しているかもしれません。
お答えいただける範囲で教えていただけると幸いです。
よろしくお願いします。

### 発生している問題・エラーメッセージ
```ここに言語を入力
raise TypeError("Cannot handle this data type: %s, %s" % typekey)
TypeError: Cannot handle this data type: (1, 1, 3), <f8
```

```
エラーメッセージ

Traceback (most recent call last):
File "main.py", line 147, in <module>
tf.app.run()
File "/Users/shimauchi_namiki/Library/Python/3.6/lib/python/site-packages/tensorflow/python/platform/app.py", line 126, in run
_sys.exit(main(argv))
File "main.py", line 120, in main
dcgan.train(FLAGS)
File "/Users/shimauchi_namiki/DCGAN-tensorflow-master/model.py", line 195, in train
grayscale=self.grayscale) for sample_file in sample_files]
File "/Users/shimauchi_namiki/DCGAN-tensorflow-master/model.py", line 195, in <listcomp>
grayscale=self.grayscale) for sample_file in sample_files]
File "/Users/shimauchi_namiki/DCGAN-tensorflow-master/utils.py", line 44, in get_image
resize_height, resize_width, crop)
File "/Users/shimauchi_namiki/DCGAN-tensorflow-master/utils.py", line 102, in transform
resize_height, resize_width)
File "/Users/shimauchi_namiki/DCGAN-tensorflow-master/utils.py", line 94, in center_crop
im = Image.fromarray(x[j:j+crop_h, i:i+crop_w])
File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/PIL/Image.py", line 2716, in fromarray
raise TypeError("Cannot handle this data type: %s, %s" % typekey)
TypeError: Cannot handle this data type: (1, 1, 3), <f8

```


### 該当のソースコード
```ここに言語を入力
python3 main.py --dataset water --input_height=128 --output_height=128 --train --crop
```

 

### 試したこと

DCGAN-tensorflow-masterをダウンロードしました。そこにdataフォルダを作り、その中に学習させる画像を128×128のサイズに加工したものをwaterというフォルダに入れました。その後以下のコードを実行しました。
python3 main.py --train --dataset water --input_height 128 --output_height 128 --crop
Macのターミナルで実行しました。
### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

TypeError: Cannot handle this data type: (1, 1, 3), <f8 を解決したい

# Jupyterでの学習が遅すぎて本の内容が進まん！
めっちゃ初心者ですけど、最近ちょっと興味があって噂のディープラーニングを知っとこうと勉強中です。とりあえずアナコンダとJupyterNotebookを入れて「ゼロから作るディープラーニング」（オーム社）をコード入れながら読み進めてます。
しかしやっぱり計算量が多いので、学習にすっごく時間がかかるんです。今ニューラルネットワークを用いた確率的勾配降下法により、MNISTデータセットの手書き文字を学習させています。10000回ミニバッチ学習をさせるんですが、１回の学習に21秒ほどかかるので、単純計算で10000回終えるのに60時間ほどかかりそうなんです。え、そんなにパソコン動かしっぱなしにするの？でもせっかくだし学習させたいな…

# そういやパソコンの中にNVIDIAのGPUが入っているぞ？
人工知能の記事をたまに見ると、NVIDIAのGPUという文言は結構な頻度で出てくる気がします。それだけこういう計算に使われるということですよね。タスクマネージャを見てもCPUはよく働いているのですがGPUは無言。どうもGPUを使ってという設定をJupyterNotebookでしなくては使ってくれないようです？じゃあ設定しよう！

# TensorFlow？仮想環境？Docker？Cuda？わからん…
進出単語が多すぎ…
まず、記事を転々としているうちに、どうもGPUを使うためにはGPU用のライブラリ、TensorFlowというものが必要らしいことはわかりました（え、こういう認識で大丈夫ですか…？）。
検索すると「[windows10ユーザーがJupyterNotebookでtensorflow-gpuを動かそうとした話](https://qiita.com/howahowa/items/480607a06264426f24ed)」という良い感じの記事があったんですが…仮想環境？なんじゃそりゃ！？
仮想環境関係を調べると、Docker？とかCuda？とか、いろいろいろいろ…頭がパンクして、先人たちの知識に頼ろうとここに来ました。


# TensorFlow？仮想環境？Docker？Cuda？わからん…
結局、何が「必要な知識」かわかりません。どなたか、

「JupyterNotebook」でGPUを用いて計算させる

これに必要な要素を教えてください。よろしくお願いします。


# 環境
すみません。必要となる情報がわからないので、お手数ですが調べ方記載の上、この情報をよこせとおっしゃってください。