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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。

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softmax_cross_entropyの引数の次元について

mmss

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投稿2018/02/06 15:56

ご質問失礼いたします。

Chainerを利用して、画像認識をしようと考えているのですがうまくいかないため質問させていただきます。

画像を16種に識別するようなNNを作りたいと考えております。

画像数=10,080
x(画像を読み取った配列):
cv2で読み取り後、Convolution層、Affine層を通しております。

python

1>>> x.shape (10080, 16) 2>>> x.dtype dtype('float32') 3>>> x[0] 4variable([-0., 0., 138.12014771, 151.07809448,0.,0.,0. ,0.,-69.63523102,-0.,-0.,-0.,-17.20381546,0.,-0.,-0.])

t(画像のラベル):

python

1>>> t.shape (10080, 16) 2>>> t.dtype dtype('int32') 3>>> t[0] 4array([1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])

以下がエラーの内容です

python

1loss = F.softmax_cross_entropy(y,t) 2Invalid operation is performed in: SoftmaxCrossEntropy (Forward) 3 4Expect: in_types[1].ndim == in_types[0].ndim - 1 5Actual: 2 != 1 6

エラー内容を見る限りですと、ラベル(t)を一つの数値で与えるべきだと思うのですが、どのようにあたえればよいのでしょうか?one_hot_labelとして[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]のように与えることはできないのでしょうか?

ご助力いただけますと幸いでございます。

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ベストアンサー

https://teratail.com/questions/104113

LabelEncodingするとうまく行った記憶があります。

投稿2018/02/07 00:10

mkgrei

総合スコア8560

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mmss

2018/02/11 05:07

ご返信いただき誠にありがとうございます。 勉強不足で大変恐縮なのですが、LabelEncodingを利用する場合は、教師データはどのような値をとるのでしょうか。以下のような認識で宜しかったでしょうか。 t[0]が[0,1,0,0,0]なら1 t[1]が[0,0,0,1,0]なら3 tは[1,3,,,,,]
mmss

2018/02/11 06:33

試してみたところCODEが通りました!! 大変助かりました。本当にありがとうございました!!
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