初めてのTensorflow！ Kerasが無いと言われたらupgradeを試してみよう

プログラミング

■わかること

・とりあえずTensorflowのチュートリアルを実行できるところまで進める方法がわかる

・Tensorflowがインストールされているのに「Kerasが無い」とエラーがでたときのの対処方法がわかる

・Kerasとは何かがわかる(補足)

この記事は、Tensorflowのライブラリーが正しく動作するのか、「とりあえず」公式サイトのチュートリアルを動かして試してみたい向けの記事です。

チュートリアルが、実際に何をしているのかは解説していません。

本来は、Tensorflowライブラリーをインストールしただけで、動くのですが、動かないケースがあります。

私は、実行時、kerasがない旨のエラーに遭遇したので、その対処方法を解説します。

エラー内容

AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute ‘keras’

通常のTensorflowのインストール方法

tensorflowをインストールする(NO GPU)。

pip install  tensorflow

たったこれだけです。

GPU版のインストールになると、さらに面倒なインストール方法になるようですが、試しに動かしてみる程度ならばGPUがなくても大丈夫です。

動作確認したインストール環境

・mac notebook pro

・python3.6

どうやら私の場合、TensorFlowのライブラリーが古いらしく、kerasがインストールされていませんでした。

KerasとTensorFlowが統合されたのは、TensorFlowが出てからしばらくしてだったため、入っていなかった。

対処方法は、TensorFlowライブラリーの更新のみでした。

コマンドは以下の通りです。

pip install --upgrade tensorflow

その結果、Kerasもインストールされ、正しく動作するようになりました。

Kerasは、バックエンドにTensorFlowを使用することができるディープラーニング(深層学習)ライブラリです。

TensorFlowとKerasは、統合されたため、TensorFlowをインストールするとKerasも着いてきます。

その後、以下のチュートリアルのコードが動けば問題ないです。

公式サイトより抜粋

以上、Kerasが無いときの対処方法でした！