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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2018/02/11 05:07
2018/02/11 06:33