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kerasの predict_proba

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hosata

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 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

    2018/02/18 19:43

    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。

    キャンセル

回答 2

checkベストアンサー

+1

X_test[i]をX_test[i:i+1]してみてはどうでしょう。

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  • 2018/02/19 08:18

    望んでた結果が得られました。
    ありがとうございます。

    キャンセル

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]

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  • 2018/02/19 08:20

    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

    キャンセル

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