삽질일기: TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'

오늘 scikit-learn으로 작성했던 울음소리 감지 linear regression 모델을 TensorFlow로 다시 구현하는 과정에서 저지른 엄청난 삽질들에 대해 이야기해보려고 한다. ㅎㅎㅎㅎㅎ 신나!!^^

1. AttributeError: module ‘tensorflow._api.v1.train’ has no attribute ‘GradientDescentOptmizer’

눈썰미가 빠른 분이라면 눈치챘을 것이다. GradientDescentOptmizer가 아니라 GradientDescentOptimizer니까..!^^ i 하나를 빼먹은 줄도 모르고 구글링을 오지게 했다…

• 텐서플로우 버전이 1.14.0인데 (노트북 교환받기 전에 설치했던) 2.0 버전인 줄 착각한 채로 구글링을 했더니 tf.train.GradientDescentOptimizer 대신 tf.keras.optimizers.SGD를 사용해야 한다는 스택오버플로우 답변을 발견했다.

• 질문을 올린 사람처럼 API 버전이 tensorflow._api.v2.train이라면 아래의 링크를 참고하여 해결하면 된다.

  module ‘tensorflow._api.v2.train’ has no attribute ‘GradientDescentOptimizer’

• 내 텐서플로우 API 버전은 tensorflow._api.v1.train인데 멍청하게 저 답변을 따라갔다. 왜냐하면 api 버전 빼고는 에러메세지가 너무나도 똑같았기 때문ㅋㅋ

• tf.keras.optimizers.SGD의 minimize 메소드에는 인자로 loss function의 variables를 함께 전달해줘야 한다고 한다. 예제 코드 찾느라 이것저것 뒤지다 보니 1시간 넘게 삽질을 하고 있었다. ㅎㅎ

• 차라리 상위레벨의 Keras를 공부해서 쓰는 게 장기적으로 편하려나 별의 별 생각을 하다가 팀장오빠에게 하소연했더니 단번에 나의 오타를 발견해 주었다…

• 마음 급히 먹지 말고 KEEP CALM AND FIND YOUR TYPO…

2. TypeError: unhashable type: ‘numpy.ndarray’

# Fixed Code
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
feed={X_holder: X_test, Y_holder: Y_test}

for step in range(50001):
    sess.run(train, feed_dict=feed)
    if step % 2000 == 0:
        print(step, sess.run(cost, feed_dict=feed))

다시 한 번 되새긴다. KEEP CALM AND FIND YOUR TYPO…

• 기존 파일에서 이미 변수명으로 X, Y(numpy.ndarray)를 사용했었기 때문에 새로운 placeholder 변수로 X_holder, Y_holder를 선언했다.

• 하지만 내가 복붙했던 코드에서는 X와 Y를 placeholder로 사용하고 있었는데, 이게 너무나도 익숙했던 나머지 변수명이 잘못된 줄도 몰랐다. 다시 삽질을 시작했다..^^

• 구글링해보니 정말 다양한 가능성들이 존재했다. 텐서들의 shape을 다시 확인하고 datatype도 통일시켰다. 하지만 에러는 사라지지 않았다…

• 그렇게 또 1시간을 날렸던 것 같다. 수다 좀 떨면서 머리 식히고 코드를 위에서부터 다시 읽었다… 그렇게 원인을 발견했다… 변수명…

    # Error
    feed={X: X_test, Y: Y_test}
  

• KEEP CALM AND FIND YOUR TYPO… READ THE WHOLE LINES…

• 이제 텐서플로우 모델을 model.json으로 저장하고 ml5.js와 연결해야지!!

• 2019 14