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

昨日も同じ問題の解決方法を書いたんですが、あれだと今度は「import matplotlib.pylab as plt」の部分でエラーが…。という事で再度、「Only instances of `keras.Layer` can be added to a Sequential model.～」の解決方法を。

今回のやり方だときちんとチュートリアル最後まで実行できました。めでたしめでたし。

下記はcolabの公式チュートリアル「画像分類器を再トレーニングする」の場合の解決手順について書いてますが、ほかの環境でも同じく参考にできるはずです。

解決方法

原因は後から書くとして、やり方からまず書きますね。

!pip install tf-keras~=2.16
import itertools
import os
os.environ["TF_USE_LEGACY_KERAS"] = "1"

でオッケー！

原因とコピペでやってることの説明

あの後もう少し英語書かれたバグ報告を読んでると、どうも最新バージョン（ver2.16～）の「tensorflow」は「keras3」に対応してるんだれど、「keras.Sequential()」はなぜか「keras3」に対応してなく「keras2」しか対応してないからエラーが出てる、らしいです。

なんか知らないですが「Sequential」と「keras3」っていう組み合わせが今回エラーが出た原因、と。ふーむ。

で、解決方法の数行のコピペでやってるのが、まず「!pip install tf-keras~=2.16」でkeras2をインストール。

でもこれだけだと最初から同梱されてるkeras3を使っちゃうんで、「os.environ["TF_USE_LEGACY_KERAS"]～」で環境変数を宣言し、今インストールしたkeras2の方使ってね！って指示してる感じです。

「TF_USE_LEGACY_KERAS」っていう環境変数を「tensorflow」はデフォルトで見るようになってて、その値によってどのkerasを使うか内部で判定してる…ってコトなんでしょう。

ちなみに

またkeras2のマイナーバージョン？（16の部分）ですが、これは使ってるtensorflowのバージョンと合わせるのがいいらしいです。

今回初期からcolabに入ってるtensorflowのバージョンが「2.16」だったんでkeras2の方も「16」にしてます。

まとめ

colabのtensorflow公式チュートリアルをそのまま実行しただけなのに出てきちゃうエラー「Only instances of `keras.Layer` can be added to a Sequential model.～」の解決方法を書きました。

keras3じゃなくてkeras2を使うようにすることでなんとかチュートリアル最後までやり遂げることができました。あー、とりあえずよかった。