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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。

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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の predict_proba

hosata

総合スコア12

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。

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投稿2018/02/18 10:39

前提・実現したいこと

pythonのkerasで作成したモデルにデータを入力して、出力を返してほしい
例)OR gate をつくったとき、(1,1)を入力し、(1)をかえすなど

発生している問題・エラーメッセージ

Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "C:\Users\yasuda\Anaconda3\envs\tensorflow\myscripts\use_mnist_result.py", line 34, in main print("predict:",model.predict_proba(X_test[i],batch_size=1)) File "C:\Users\yasuda\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\models.py", line 996, in predict_proba preds = self.predict(x, batch_size, verbose) File "C:\Users\yasuda\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\models.py", line 913, in predict return self.model.predict(x, batch_size=batch_size, verbose=verbose) File "C:\Users\yasuda\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1695, in predict check_batch_axis=False) File "C:\Users\yasuda\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 144, in _standardize_input_data str(array.shape)) ValueError: Error when checking : expected dense_21_input to have shape (None, 784) but got array with shape (784, 1)``` ### 該当のソースコード import tensorflow as tf from sklearn import datasets import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.utils import shuffle from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation from keras.optimizers import SGD from keras.models import load_model import os def main(): MODEL_DIR = os.path.join(os.path.dirname("__file__"),"model") model = load_model(MODEL_DIR +"/model.hdf5") mnist = datasets.fetch_mldata("MNIST original",data_home=".") n = len(mnist.data) N = 10000 #データの一部使用 indices = np.random.permutation(range(n))[:N] #ランダムにN枚を選択 X = mnist.data[indices] y = mnist.target[indices] Y = np.eye(10)[y.astype(int)] # 1-of-k 表現に変換 X_train,X_test,Y_train,Y_test = train_test_split(X,Y,train_size=0.8) n_in = len(X[0]) #784 n_hidden = 500 n_out = len(Y[0]) #10 loss_and_metrics = model.evaluate(X_test,Y_test) print(loss_and_metrics) while 1: i = int(input("-->")) #ここで1を入力 print("predict:",model.predict_proba(X_test[i],batch_size=1)) if(i == -1): break ### 試したこと 最後から3番目の行の X_test[i]をX_test[0:10]にするとうまくいくので、 1つのデータだけでもうまくいく方法を知りたいです。

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退会済みユーザー

退会済みユーザー

2018/02/18 10:43

ソースコードもインデントが崩れてしまっているので、『`』3つでコードの前後を囲ってもらえないでしょうか。
guest

回答2

0

ベストアンサー

X_test[i]をX_test[i:i+1]してみてはどうでしょう。

投稿2018/02/18 14:46

退会済みユーザー

退会済みユーザー

総合スコア0

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hosata

2018/02/18 23:18

望んでた結果が得られました。 ありがとうございます。
guest

0

最後から3番目の行の X_test[i]をX_test[0:10]にするとうまくいくので、

1つのデータだけでもうまくいく方法を知りたいです。

これでいいんじゃないですか。X_test[0:i]

投稿2018/02/18 10:59

wakame

総合スコア1170

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hosata

2018/02/18 23:20

それだと、1以外のデータを入力したとき、 複数のデータが戻ってきてしまうみたいです
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