このページは、『音楽で身につけるディープラーニング』を購入された方のためのページです。このページのURL、このページからリンクされているGoogle ColabノートブックやYouTube動画へのリンクを他者に伝える行為は、固く禁じます（下記リンクにアクセスした場合には、このことに同意したものとみなします）。
現在は、後述の方法でTensorFlowのバージョンをダウンロードしても、VAEを中心に動かないコードがあるようです。その場合は、tf-kerasというライブラリーを用いることで、書籍に掲載したコードを最小限の変更で使用することができます。次の2点の変更を反映させて実行してみてください。
import tensorflow as tf を import tf_keras に変更する
tf.keras.… を tf_keras.…に変更する
（例：tf.keras.Sequential() → tf_keras.Sequential()）
tf-kerasは標準でインストール済みのはずですが、もしもtf-kerasがインストールされていない旨のエラーが出た場合は、
!pip install tf-keras
を実行してください。
最近、Google ColabにプリインストールされているTensorFlowのバージョンがアップデータしたようです。それにともない、現在のコードそのままでは動かきません。この問題を解決する最も簡単な方法は、次のコードを最初に実行することで、Colab内のTensorFlowのバージョンをダウングレードすることです。
!pip install tensorflow==2.15
!pip install tensorflow-probability==0.23
!pip install tf-keras==2.15
なお、第3章・第4章については、「モデルを構築する」のところの
model.compile(...)
の行にある
metrics="binary_accuracy"
を
metrics=["binary_accuracy"]
に変更すると、TensorFlowのダウングレードをしなくても動作します。
Google Colabの無料版では、デフォルトではCPUが選択されていて、GPUが使用されない設定になっている場合があります。その場合、モデルの学習に大変長い時間がかかります。学習があまりにも遅いときは、メニュー内の「ランタイムのタイプを変更」から、GPUが選択されていることを確認してみてください。
読者の皆様の交流や情報交換のために、LINEオープンチャットを試験的にご用意しました（これまで、Discordサーバを用意していましたが、移行することにいたしました）。以下の招待URLからお入りください。
参加コード：2023
このオープンチャットに参加しても、LINEのアカウントが参加者に知られることはありませんので、ご安心ください。
※本LINEオープンチャットの運営にオーム社は関わっておりませんので、オーム社に問い合わせるのはご遠慮ください。
第1章：https://colab.research.google.com/drive/1LXapDMGUv9nN-QtQsypcFvXsQnWHbxiq?usp=sharing
第2章：https://colab.research.google.com/drive/1s7xs9KiFnxFgGYY7WGHZ4xVskYNlTqyI?usp=sharing
第3章：https://colab.research.google.com/drive/1Ti--9YC4vD_eumoaXXgGstqw-vY9Xzxe?usp=sharing
第4章：https://colab.research.google.com/drive/1F8oj8jbyCYKmHyrn9GI7Cs8MeuBE62qb?usp=sharing
第5章：https://colab.research.google.com/drive/1l6j92CkR2f9-yIVy2d-9y8MBH4InaLz1?usp=sharing
第6章：https://colab.research.google.com/drive/1ylnjkHq6x7uFpVjVMfmpvnO58aE5u64P?usp=sharing
第7章：
第8章：
第7章：
第8章：