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zenbo0114

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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。

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