モデルを作ろうと思ったきっかけは，ファインチューニングしてみよう！という試みからである． Kerasとか知らんけどまあ適当に作るか！の気持ち．これが全ての元凶＿＿＿ 失敗 以下のようにコードを書いてみた． 環境はcondaで作っており， python==3.7 tensorflow==2.4 である． test_ng_model.py import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Model from tensorflow.keras.optimizers import Adam from tensorflow.keras.losses import binary_crossentropy from keras.layers import Input, Dense, Dropout #作成したレイヤを順番に保存しておくリスト layers = [] #入力層の作成 inputs = tf.keras.Input(shape=(3,)) layers.append(inputs) #全結合層を2層追加 for l in range(2): x = Dense(3, activation="sigmoid")(layers[-1]) layers.append(x) #出力層の作成 out = Dense(1, activation='sigmoid', name='new_target')(layers[-1]) #モデルの入出力を定義し，作成 new_model = Model(inputs=[inputs], outputs=[out]) #適当にコンパイル new_model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.001), metrics=[tf.keras.metrics.AUC()]) #モデル構造を出力 new_model.summary() 結果，こんな感じのエラーが吐かれる． error Traceback (most recent call last): File "test_ng_model.py", line 21, in <module> x = Dense(3, activation="sigmoid")(layers[-1]) ... #省略 TypeError: Cannot convert a symbolic Keras input/output to a numpy array. This error may indicate that you're trying to pass a symbolic value to a NumPy call, which is not supported. Or, you may be trying to pass Keras symbolic inputs/outputs to a TF API that does not register dispatching, preventing Keras from automatically converting the API call to a lambda layer in the Functional Model. 成功 もうわけがわからず，エラー文をひたすらググり，たどり着いた解決策が以下である 改良点 #元のコード： from keras.layers import Input, Dense, Dropout #変更後のコード： from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Dropout これだけ． 無事サマリーも出力された． Model: "model" _________________________________________________________________ Layer (type) Output Shape Param # ================================================================= input_1 (InputLayer) [(None, 3)] 0 _________________________________________________________________ dense (Dense) (None, 3) 12 _________________________________________________________________ dense_1 (Dense) (None, 3) 12 _________________________________________________________________ new_target (Dense) (None, 1) 4 ================================================================= Total params: 28 Trainable params: 4 Non-trainable params: 24 tensorflow.kerasとkerasが混在していたのがダメだったっぽい．．．知らんがな！！！！！！！！！！！！！！