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Keras

Kerasは、TheanoやTensorFlow/CNTK対応のラッパーライブラリです。DeepLearningの数学的部分を短いコードでネットワークとして表現することが可能。DeepLearningの最新手法を迅速に試すことができます。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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Kerasでのエラー

zenbo0114

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投稿2017/12/31 09:57

import keras from keras.datasets import mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() num_classes = 10 x_train = x_train.reshape(60000, 784) x_test = x_test.reshape(10000, 784) x_train = x_train.astype('float32') x_test = x_test.astype('float32') x_train /= 255 x_test /= 255 y_train = y_train.astype('int32') y_test = y_test.astype('int32') y_train = keras.utils.np_utils.to_categorical(y_train, num_classes) y_test = keras.utils.np_utils.to_categorical(y_test, num_classes) print(x_train.shape[0], 'train samples') print(x_test.shape[0], 'test samples') from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Activation from keras.optimizers import RMSprop model = Sequential() model.add(Dense(512, activation = "relu", input_shape=(784, ))) model.add(Dropout(0.2)) model.add(Dense(512, activation = "relu")) model.add(Dropout(0.2)) model.add(Dense(10, activation = "softmax")) model.compile(loss = "categorical_crossentropy", optimizer=RMSprop(), metrics=['accuracy']) batch_size = 128 epochs = 20 history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, verbose=1, validation_data=(x_test, y_test))

ここまでを、jupyter-notebookで書いたのですが、最後の

batch_size = 128 epochs = 20 history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, verbose=1, validation_data=(x_test, y_test))

を実行したところ、

--------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-24-3d17f9e6f4f4> in <module>() 3 history = model.fit(x_train, y_train, 4 batch_size=batch_size, epochs=epochs, ----> 5 verbose=1, validation_data=(x_test, y_test)) ~/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/keras/models.py in fit(self, x, y, batch_size, epochs, verbose, callbacks, validation_split, validation_data, shuffle, class_weight, sample_weight, initial_epoch, steps_per_epoch, validation_steps, **kwargs) 958 initial_epoch=initial_epoch, 959 steps_per_epoch=steps_per_epoch, --> 960 validation_steps=validation_steps) 961 962 def evaluate(self, x, y, batch_size=32, verbose=1, ~/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/keras/engine/training.py in fit(self, x, y, batch_size, epochs, verbose, callbacks, validation_split, validation_data, shuffle, class_weight, sample_weight, initial_epoch, steps_per_epoch, validation_steps, **kwargs) 1579 class_weight=class_weight, 1580 check_batch_axis=False, -> 1581 batch_size=batch_size) 1582 # Prepare validation data. 1583 do_validation = False ~/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/keras/engine/training.py in _standardize_user_data(self, x, y, sample_weight, class_weight, check_batch_axis, batch_size) 1416 output_shapes, 1417 check_batch_axis=False, -> 1418 exception_prefix='target') 1419 sample_weights = _standardize_sample_weights(sample_weight, 1420 self._feed_output_names) ~/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/keras/engine/training.py in _standardize_input_data(data, names, shapes, check_batch_axis, exception_prefix) 139 ' to have ' + str(len(shapes[i])) + 140 ' dimensions, but got array with shape ' + --> 141 str(array.shape)) 142 for j, (dim, ref_dim) in enumerate(zip(array.shape, shapes[i])): 143 if not j and not check_batch_axis: ValueError: Error when checking target: expected dense_6 to have 2 dimensions, but got array with shape (60000, 10, 10, 10, 10)

と、なりました。
解決方法をお教えください。
回答お待ちしております。

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jupyter-notebookの場合メモリが保持されるので、変数が変更されたりすると中身が変わっている状態になってエラーになります。
上記のコードは間違っておりませんので、x_train、y_train(もしくはx_test、y_test)がどこかのタイミングで変更された可能性が高いです。

そもそもDense層が3つしかないので、dense_6ということはモデルを二度作成していて、その最後の層の入力がおかしいというエラーです。
最後の層は前の層からの入力のほか、教師データのラベルも入力に受け取りえます。
この度のエラーはまさに後者の方です。
y_train(y_test)がおかしいようですね。
データをロードし直していない状態で、y_train(y_test)を書き換えながら2度以上エンコードしていることが問題です。
このようなエラーを回避するにはセルの分割の場所を意識するとよいかもしれません。

投稿2017/12/31 15:13

編集2017/12/31 15:22
mkgrei

総合スコア8560

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