【colab】「Only instances of `keras.Layer`～」の解決方法

追記

下記の方法だとまた別の個所でエラーが出ちゃったのでさらに違う解決方法にたどり着きました。

「Only instances of `keras.Layer`～」の解決方法・続

グーグルの「colab」っていうAIプログラミングをブラウザでできるサービスがあります。

で、初心者なもので「画像分類器を再トレーニングする」っていう公式ドキュメントに載ってたチュートリアルを読みつつ、そこに載ってるコードをコピペしてると…、なぜかただコピーしただけなのにエラーが。

Only instances of `keras.Layer` can be added to a Sequential model. Received: <tensorflow_hub.keras_layer.KerasLayer object at 0x~~~~~~~

こんなエラー。

という事でここではグーグルのcolabで、tensorflowを使った時に出る「hub.KerasLayer」がらみのエラーの治し方を紹介しますね。

1. 追記
1. 解決策：tensorflowのバージョンを下げよう
2. 理由：最新版に入ってるバグが原因…らしい
3. 「tensorflow」とは
4. 「tensorflow-hub」とは
5. 「keras」とは
6. 「keras.Sequential()」とは
7. まとめ

解決策：tensorflowのバージョンを下げよう

理由は後としてまず解決方法から。

colabの一番最初の方に以下コードを1行追加して実行してください。

!pip install tensorflow==2.15.0 tensorflow-hub==0.15

これでとりあえずエラーがなくなり実行できるようになります。

理由：最新版に入ってるバグが原因…らしい

私自身、AIプログラミングもpythonも、それからtensorflowについても初心者なんでそこまでわかってないんですが、調べてみた限り（こちらとこちら）どうやらこの「Only instances of `keras.Layer` can be added to a Sequential model.～」っていうエラーは、最新版の「tensorflow-hub」に含まれてるバグ、みたいです。

なので上記解決方法では、古いバージョンの「tensorflow」と「tensorflow-hub」をインストールしなおしてるんですね。

「tensorflow」とは

データセット（学習に使う画像とかの事）たくさん！とそのデータセットを使って学習した学習済みモデルが無料で使える！っていうやつ…みたいです。グーグルが作ってるんですってね。

「tensorflow-hub」とは

学習済みモデル（つまりこれを読み込むだけでAIに学習させなくてもすぐに画像識別とかできちゃうぞ！っていう事）を「keras」っていうグラフ表示したりする便利なやつに、一瞬で読み込んでくれるやつ、らしいです。

今回こいつのバグのせいでチュートリアルにもかかわらずエラーが出てるわけです。

「keras」とは

AIの学習を効率的に書ける…のかな。kerasを使う事でAIモデル（ニューラルネットワークの層の数をいじったりみたいな？）を作ったり、グラフ出したり、さらに勉強させたりが簡単にできるんだと思います。というかなんかすでにkeras自体がtensorflowに組み込まれてるんでここらへん3つに関しては、もう同じようなもの、っていう認識でいいのかもしれません。

「keras.Sequential()」とは

で、なんかモデルを作るときにどんなニューラルネットワークにしよかなー？っていうのを「keras.Sequential()」っていうのでやるみたい。今回たぶんエラーとしてはこの「keras.Sequential()」で出ると思います。実際にはその中の一連の処理にある「hub.KerasLayer()」でエラー出てるんですが、わかりづらいですよね。

んでkerasでモデルを作るとき、ほかにも「FunctionalAPI」っていうのがあってもっと複雑なモデルが作れる…らしいです。ふーん。

まとめ

ここではグーグルのcolabで、チュートリアル通りにやってるのにもかかわらず出てくる「Only instances of `keras.Layer` can be added to a Sequential model.～」っていうエラーの解決方法について紹介しました。

まとめると最新バージョンに含まれるバグのせいで出てくるエラーっぽいので、バージョンを下げて再インストールし直すことで動くようになるよ！という事でした。