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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。

深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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1回答

371閲覧

kerasの学習開始時に以下の様な長いエラーが出たのですが。。。

Hayato1201

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投稿2018/05/01 05:47

編集2018/05/02 00:38

kerasでCVAEというAEの一種のモデルを作って、いざ学習させようというところで以下の様なエラーが一気に出てきました。モデルはfanctional APIで書いていきました。まずエラーの意味が分からず困っています。。以下のエラーの文からある程度どの実装のどこに問題があったか判断できますでしょうか?Epoch 1/10という様に学習が始まるところまでいきエラーがでたといった感じです。

------------------追記ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
すみません、確かにinput4は使わないのに宣言していたせいだった様です!
ただ次に以下の様なエラーが出たのですがこれも良くわかりません。

Traceback (most recent call last):
File "training_m2.py", line 83, in <module>
training.compile(optimizer='adam', loss=vaem2.cost)
File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/keras/engine/training.py", line 830, in compile
sample_weight, mask)
File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/keras/engine/training.py", line 429, in weighted
score_array = fn(y_true, y_pred)
File "/Users/tmsmac/Google ドライブ/Python/SemiSupervised/keras-VAE-master/vae_m2.py", line 185, in cost
if np.any(y_true > 0):
File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.py", line 614, in bool
raise TypeError("Using a tf.Tensor as a Python bool is not allowed. "
TypeError: Using a tf.Tensor as a Python bool is not allowed. Use if t is not None: instead of if t: to test if a tensor is defined, and use TensorFlow ops such as tf.cond to execute subgraphs conditioned on the value of a tensor.

 以下にエラーに関連しているだろう部分のコードを載せます。基本的にhttps://github.com/rarilurelo/keras-VAE
こちらのコードを編集しています。

Python

1def cost(self, y_true, y_false): 2 ########### 3 # Labeled # 4 ########### 5 L = 0 6 if np.any(y_true > 0): 7 self.mean, self.var = self.q_z_xy.get_params(givens=[self.x_l, self.y_l]) 8 KL = self._KL(self.mean, self.var) 9 logliklihood = -self.p_x_yz.logliklihood(self.x_l, givens=[self.y_l, self.sampling_z])-self.p_y.logliklihood(self.y_l) 10 L = KL+logliklihood 11 L = L+self.alpha*self.q_y_x.logliklihood(self.y_l, givens=[self.x_l]) 12 13 ############# 14 # UnLabeled # 15 ############# 16 U = 0 17 # marginalization 18 if not np.any(y_true > 0) : 19 y = y_false 20 mean, var = self.q_z_xy.get_params(givens=[self.x_u, y]) 21 sampling_z = self.q_z_xy.sampling(givens=[self.x_u, y]) 22 U += self.q_y_x.prob(y, givens=[self.x_u])*(-self.p_x_yz.logliklihood(self.x_u, givens=[y, sampling_z]) 23 -self.p_y.logliklihood(y) 24 +self._KL(mean, var) 25 +self.q_y_x.logliklihood(y, givens=[self.x_u]) 26 ) 27 return U+L 28 29

Python

1vaem2 = VAEM2() 2training = vaem2.training_model() 3training.compile(optimizer='adam', loss=vaem2.cost)

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tachikoma

2018/05/01 06:14

このエラーが出た元のコードを追記してください。
guest

回答1

0

You must feed a value for placeholder tensor 'input_4' with dtype float and shape [?,10]

とりあえず最初にこのエラーが本当かをチェックすべきでしょう。
input_4にデータを与えていますか?

投稿2018/05/01 09:15

mkgrei

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