

スパイダーでまわしているプログラムをGoogleColaboraturyで使おうと思ったのですが、エラーがでてしまいます。

[code]

    import numpy as np
    import tensorflow as tf
    from tensorflow.keras.models import Sequential
    from keras.layers.core import Dense, Activation
    from keras.layers.recurrent import LSTM
    from tensorflow.keras.optimizers import Adam
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    data = []
    data1 = []
    data2 = []
    target = []
    kairi = []
    jyousyou = []
    maxlen = 60
    day1 = []
    day2 = []
    day3 = []
    owarine = []
    ・
    ・
    ・
    ・
    ・
    
    '''
    モデル設定
    '''
    n_in = len(X[0][0])  
    n_hidden = 100
    n_out = len(Y[0])  
    def weight_variable(shape, name=None):
    return np.random.normal(scale=.01, size=shape)
    model = Sequential()
    model.add(LSTM(n_hidden,
                        kernel_initializer="random_uniform",
                        input_shape=(maxlen, n_in)))
    model.add(Dense(n_hidden, kernel_initializer="random_uniform"))
    model.add(Activation('sigmoid'))
    model.add(Dense(n_out, kernel_initializer="random_uniform"))
    model.add(Activation('sigmoid'))
    optimizer = Adam(lr=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999)
    model.compile(loss='mean_squared_error',
                  optimizer=optimizer)
    
    
    '''
    モデル学習
    '''
    epochs = 500
    batch_size = 1000
    model.fit(X_train, Y_train,
              batch_size=batch_size,
              epochs=epochs,
              validation_split = 0.25)
    
    '''
    学習はここまで
    '''  
    
[/code]

これのmodel.fitの部分のようです。  
エラーメッセージは以下です。

UnimplementedError Traceback (most recent call last)  
in ()  
173 batch_size=batch_size,  
174 epochs=epochs,  
\--> 175 validation_split = 0.25)

よろしくお願いいたします。


CC BY-SA 4.0
2021-01-27T07:36:04.587
73600
2021-02-08T16:31:28.973
2021-01-27T08:03:42.017
43696
43696
question
python tensorflow keras google-colaboratory
kerasを用いた学習用プログラムをGoogle Colaboratory で使いたい


以下で試したところ、Google colab(ランタイムタイプ：GPU, Python version 3.6.9, Keras version
2.4.3)で動かすことができました。  
以下のXとYのサイズは適当においてしまったのですが、正しいでしょうか？もし正しければ、私の環境では動いたので、開発環境によるものかもしれないと思いました。

[code]

    '''
    モデル設定
    '''
    
    '''
    ※ 動作確認のため、以下2行 追加
    '''
    X = np.random.random([700,60,200])
    Y = np.random.random([700,100])
    
    n_in = len(X[0][0])  
    n_hidden = 100
    n_out = len(Y[0])  
    def weight_variable(shape, name=None):
      return np.random.normal(scale=.01, size=shape)
    
    model = Sequential()
    model.add(LSTM(n_hidden,
                        kernel_initializer="random_uniform",
                        input_shape=(maxlen, n_in)))
    model.add(Dense(n_hidden, kernel_initializer="random_uniform"))
    model.add(Activation('sigmoid'))
    model.add(Dense(n_out, kernel_initializer="random_uniform"))
    model.add(Activation('sigmoid'))
    optimizer = Adam(lr=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999)
    model.compile(loss='mean_squared_error',
                  optimizer=optimizer)
    
    '''
    ※ 動作確認のため、以下2行 追加
    '''
    X_train = np.random.random([700,60,200])
    Y_train = np.random.random([700,100])
    
    '''
    モデル学習
    '''
    epochs = 500
    batch_size = 1000
    model.fit(X_train, Y_train,
              batch_size=batch_size,
              epochs=epochs,
              validation_split = 0.25)
    
[/code]


CC BY-SA 4.0
2021-02-08T16:07:04.567
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2021-02-08T16:31:28.973
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answer