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#前提・実現したいこと
メーターの数字をsckit-learnを用いて行いたいと考えており、
自分でデータセットを作り学習させる途中でエラーが発生しました。
言語はpython3です。
自作したデータセットを用いて、test.pyで実行すると、以下のようなエラーが出てきます。 
発生している問題・エラーメッセージ

#出力内容（最後のほうにエラーがでています）
```
---------2の画像をnumpy形式に変換し、Listに格納中---------
---------7の画像をnumpy形式に変換し、Listに格納中---------
---------8の画像をnumpy形式に変換し、Listに格納中---------
------------リストをnumpy形式に変換中-----------
Iteration 1, loss = 175.43883525
Iteration 2, loss = inf
Iteration 3, loss = inf
Iteration 4, loss = inf
Iteration 5, loss = inf
Iteration 6, loss = inf
Iteration 7, loss = inf
Iteration 8, loss = inf
Iteration 9, loss = inf
Iteration 10, loss = inf
Iteration 11, loss = inf
Iteration 12, loss = inf
Training loss did not improve more than tol=0.000100 for 10 consecutive epochs. Stopping.
精度 0.7
Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-8-a639f0b2b1f0>", line 1, in <module>
    runfile('C:/Users/erifu/Desktop/data0417/test.py', wdir='C:/Users/erifu/Desktop/data0417')

  File "C:\Users\erifu\Anaconda3\lib\site-packages\spyder_kernels\customize\spydercustomize.py", line 827, in runfile
    execfile(filename, namespace)

  File "C:\Users\erifu\Anaconda3\lib\site-packages\spyder_kernels\customize\spydercustomize.py", line 110, in execfile
    exec(compile(f.read(), filename, 'exec'), namespace)

  File "C:/Users/erifu/Desktop/data0417/test.py", line 32, in <module>
    print(metrics.confusion_matrix(data_test,p))

  File "C:\Users\erifu\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\metrics\classification.py", line 253, in confusion_matrix
    y_type, y_true, y_pred = _check_targets(y_true, y_pred)

  File "C:\Users\erifu\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\metrics\classification.py", line 81, in _check_targets
    "and {1} targets".format(type_true, type_pred))

ValueError: Classification metrics can't handle a mix of multiclass-multioutput and binary targets
```

#該当のソースコード（test.py）
```
from sklearn.model_selection import train_test_split
import suuji_0420
import numpy as np

データの読み込み
number=suuji_0420.load_Suuji()
data,target=number.data,number.target

学習とテストに分ける
data_train,data_test,target_train,target_test=train_test_split(data,target,train_size=0.8,random_state=1)

学習器の作成
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
mlp=MLPClassifier(verbose=True)
mlp.fit(data_train,target_train)

評価
p=mlp.predict(data_test)
print("精度",np.mean(p==target_test))#正解率

間違った文字の確認
from sklearn import metrics
print(metrics.confusion_matrix(data_test,p))

from sklearn.externals import joblib
joblib.dump(mlp,"model.pkl",compress=True)#モデルの保存
```
#データセット作成コード(suuuji0420)
```
from PIL import Image
import numpy as np
import os,glob

画像フォルダのへの絶対パス
ROOT_DIR="/Users/erifu/Desktop/data0417/"
画像フォルダー名
categories=["2","7","8"]

クラス
class Number():
    def __init__(self,data,target,target_names,images):
        self.data=data
        self.target=target
        self.target_names=target_names
        self.images=images
    キー（インスタンス変数）を取得するメソッド
    def keys(self):
        print("[data,target,target_names,images]")
        
画像データをnumpy形式に変換してデータセットを作成
def load_Suuji():
    data=[]#画像の一次元データを格納するリスト
    target=[]#ラベル（正解）の情報を格納するリスト
    target_names=["2","7","8"]
    images=[]#画像の二次元データを格納するリスト
    
    for label,category in enumerate(categories):
        file_dir=ROOT_DIR + category
        すべての画像をとってくる
        files=glob.glob(file_dir + "/*.jpg")
        print("---------{}の画像をnumpy形式に変換し、Listに格納中---------".format(category))
        for i,f in enumerate(files):
            img=Image.open(f)
            img=img.convert('L')#画像をフレースケールに変換
            img=img.resize((84,84))
            imgdata=np.asarray(img)#numpy配列に変換
            images.append(imgdata)#画像データの二次元配列
            data.append(imgdata.flatten())#画像データの一次元配列
            target.append(label)#正解ラベルを格納
    
    print("------------リストをnumpy形式に変換中-----------")
    data=np.array(data)
    target=np.array(target)
    target_names=np.array(target_names)
    images=np.array(images)
    
    インスタンスを生成
    suuji=Number(data, target, target_names, images)
    
    return suuji
```
#備考
データセット作成時点で問題があるのかそれとも学習時点で問題があるのかすらよくわかりません。
ご回答のほどよろしくお願いいたします。

sckit-learn学習させている途中でエラーが発生しました。

下部に記載したコードを`pipenv run start` で実行すると、無事、想定の実行がされました。

ですが、`gunicorn serverside.runserver:app`の実行とHerokuへのdeployを行うと下記エラーが発生します。

```
【エラー内容】

File "/xxxxx/runserver.py", line 6, in <module>
from route.api import route_api
ModuleNotFoundError: No module named 'route'
```

モジュールは自作すると、宣言するようなこと(?)かなにか必要なのでしょうか？


======================
【実行したコード】

```
【ファイル構成】

[route]
  ├ serverside
  │   ├ runserver.py
  │   └ route
  │       ├ __init__.py　#内容は無記載
  │       └ api.py
  ├ Pipfile
  ├ Pipfile.lock
  ├ Procfile
  └ .env
```

```
【Pipfile】

〜略〜

[scripts]
start = "python serverside/runserver.py"

```

```
【Procfile】

web: gunicorn serverside.runserver:app --log-file -
```


```
【runserver.py】

import os
from flask import Flask
from os.path import join, dirname
from dotenv import load_dotenv
from route.api import route_api

load_dotenv(verbose=True)

env_path = join(dirname(__file__), '../.env')
load_dotenv(dotenv_path=env_path)

app = Flask(__name__)

app.register_blueprint(route_api)

@app.route('/', defaults={'path': ''})
def hello():
    hello = "Hello world"
    return hello

if __name__ == "__main__":
    app.run(debug=os.environ.get("FLASK_DEBUG"))
```


```
【api.py】

import os
from flask import Blueprint

route_api = Blueprint('route_api', __name__, url_prefix='/api')

@route_api.route('/hoge')
def hogehoge():
  
     return "hogehoge"

```

Heroku(gunicorn)でPython(Flask)を実行すると、自作モジュールがNotFoundErrorになる

- 現在、ニューラルネットワークの勉強をしようと思いtensorflowのインストールをpip install tensorflowでインストールしました。自分が使っている環境にもtensorflow==1.12.0と表記されています。

いざ、import tensorflowと入力すると、以下のようなエラー文が返ってきました。
-----
ImportError                               Traceback (most recent call last)
c:\users\kazuaki63\pydataenv\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py in swig_import_helper()
     17         try:
---> 18             fp, pathname, description = imp.find_module('_pywrap_tensorflow_internal', [dirname(__file__)])
     19         except ImportError:

~\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\lib\imp.py in find_module(name, path)
    295     else:
--> 296         raise ImportError(_ERR_MSG.format(name), name=name)
    297

ImportError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal'

During handling of the above exception, another exception occurred:

ModuleNotFoundError                       Traceback (most recent call last)
c:\users\kazuaki63\pydataenv\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py in <module>
     57
---> 58   from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
     59   from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import __version__

c:\users\kazuaki63\pydataenv\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py in <module>
     27             return _mod
---> 28     _pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
     29     del swig_import_helper

c:\users\kazuaki63\pydataenv\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py in swig_import_helper()
     19         except ImportError:
---> 20             import _pywrap_tensorflow_internal
     21             return _pywrap_tensorflow_internal

ModuleNotFoundError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal'

During handling of the above exception, another exception occurred:

ImportError                               Traceback (most recent call last)
<ipython-input-1-d6579f534729> in <module>
----> 1 import tensorflow

c:\users\kazuaki63\pydataenv\lib\site-packages\tensorflow\__init__.py in <module>
     22
     23 # pylint: disable=g-bad-import-order
---> 24 from tensorflow.python import pywrap_tensorflow  # pylint: disable=unused-import
     25
     26 try:

c:\users\kazuaki63\pydataenv\lib\site-packages\tensorflow\python\__init__.py in <module>
     47 import numpy as np
     48
---> 49 from tensorflow.python import pywrap_tensorflow
     50
     51 from tensorflow.python.tools import component_api_helper

c:\users\kazuaki63\pydataenv\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py in <module>
     72 for some common reasons and solutions.  Include the entire stack trace
     73 above this error message when asking for help.""" % traceback.format_exc()
---> 74   raise ImportError(msg)
     75
     76 # pylint: enable=wildcard-import,g-import-not-at-top,unused-import,line-too-long

ImportError: Traceback (most recent call last):
  File "c:\users\kazuaki63\pydataenv\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 18, in swig_import_helper
    fp, pathname, description = imp.find_module('_pywrap_tensorflow_internal', [dirname(__file__)])
  File "C:\Users\kazuaki63\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\lib\imp.py", line 296, in find_module
    raise ImportError(_ERR_MSG.format(name), name=name)
ImportError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal'

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
  File "c:\users\kazuaki63\pydataenv\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module>
    from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
  File "c:\users\kazuaki63\pydataenv\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 28, in <module>
    _pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
  File "c:\users\kazuaki63\pydataenv\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 20, in swig_import_helper
    import _pywrap_tensorflow_internal
ModuleNotFoundError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal'


Failed to load the native TensorFlow runtime.

See https://www.tensorflow.org/install/errors

for some common reasons and solutions.  Include the entire stack trace
above this error message when asking for help.

このエラーに対して、どのようにすればtensorflowが使えるようになるのかを教えて下さい。