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入力データの読み込みのエラー(Keras)

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FALLOT

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識別(りんごとオレンジ)https://qiita.com/hiroeorz@github/items/ecb39ed4042ebdc0a957

上記のプログラム参考にしてRGBではなくグレースケールに変換して読み込もうとしました。

しかし、
alueError: Error when checking input: expected dense_1_input to have 2 dimensios, but got array with shape (612, 1, 360000)
というエラーが出ました。
612は訓練データの数・1は1次元配列?・360000は一枚の画像の総ピクセル数だと思われます。

image =np.reshape(image, (1,360000))


これを変換してからエラーが出たのこれが原因だと思います。。。
ちなみに、グレースケールの画像の読み込みは出来ていました。

以下にソースを載せているのでおかしい所を教えてください。
宜しくお願い致します。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Activation, Dense, Dropout
from keras.utils.np_utils import to_categorical
from keras.optimizers import Adagrad
from keras.optimizers import Adam
import numpy as np
from PIL import Image
import os

# 学習用のデータを作る.
image_list = []
label_list = []

# ./data/train 以下のorange,appleディレクトリ以下の画像を読み込む。
for dir in os.listdir("data/train"):
    if dir == ".DS_Store":
        continue

    dir1 = "data/train/" + dir 
    label = 0

    if dir == "a":    # appleはラベル0
        label = 0
    elif dir == "b": # orangeはラベル1
        label = 1

    for file in os.listdir(dir1):
        if file != ".DS_Store":
            # 配列label_listに正解ラベルを追加(りんご:0 オレンジ:1)
            label_list.append(label)
            filepath = dir1 + "/" + file
            # 画像を25x25pixelに変換し、1要素が[R,G,B]3要素を含む配列の25x25の2次元配列として読み込む。
            # [R,G,B]はそれぞれが0-255の配列。
            image = np.array(Image.open(filepath).resize((600, 600)))
            print(image.shape)
            print(filepath)
            image =np.reshape(image, (1,360000))
            print(image.shape)
            print('\n')
            # 出来上がった配列をimage_listに追加。
            image_list.append(image / 255.)

# kerasに渡すためにnumpy配列に変換。
image_list = np.array(image_list)

# ラベルの配列を1と0からなるラベル配列に変更
# 0 -> [1,0], 1 -> [0,1] という感じ。
Y = to_categorical(label_list)

# モデルを生成してニューラルネットを構築
model = Sequential()

model.add(Dense(32, input_dim=360000))
model.add(Activation("relu"))
model.add(Dropout(0.8))

model.add(Dense(1500))
model.add(Activation("relu"))
model.add(Dropout(0.8))


model.add(Dense(1000))
model.add(Activation("relu"))
model.add(Dropout(0.8))

model.add(Dense(500))
model.add(Activation("relu"))
model.add(Dropout(0.8))



model.add(Dense(2))
model.add(Activation("softmax"))

# オプティマイザにAdamを使用
opt = Adam(lr=0.001)
# モデルをコンパイル
model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer=opt, metrics=["accuracy"])
# 学習を実行。10%はテストに使用。
model.fit(image_list, Y, nb_epoch=100, batch_size=100, validation_split=0.1)

# テスト用ディレクトリ(./data/train/)の画像でチェック。正解率を表示する。
total = 0.
ok_count = 0.

for dir in os.listdir("data/train"):
    if dir == ".DS_Store":
        continue

    dir1 = "data/test/" + dir 
    label = 0

    if dir == "a":
        label = 0
    elif dir == "b":
        label = 1

    for file in os.listdir(dir1):
        if file != ".DS_Store":
            label_list.append(label)
            filepath = dir1 + "/" + file
            image = np.array(Image.open(filepath).resize((600, 600)))
            print(filepath)
            #image = image.transpose(2, 0, 1)
            #image = image.reshape(1, image.shape[0] * image.shape[1] * image.shape[2]).astype("float32")[0]
            #iamge = image.reshape(1,360000).astype("float32")[0]
            image =np.reshape(image, (1,360000))

            result = model.predict_classes(np.array([image / 255.]))
            print("label:", label, "result:", result[0])

            total += 1.

            if label == result[0]:
                ok_count += 1.

print("seikai: ", ok_count / total * 100, "%")
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回答 1

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こうですかね

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Activation, Dense, Dropout
from keras.utils.np_utils import to_categorical
from keras.optimizers import Adagrad
from keras.optimizers import Adam
import numpy as np
from PIL import Image
import os

# 学習用のデータを作る.
image_list = []
label_list = []

# ./data/train 以下のorange,appleディレクトリ以下の画像を読み込む。
for dir in os.listdir("data/train"):
    if dir == ".DS_Store":
        continue

    dir1 = "data/train/" + dir 
    label = 0

    if dir == "a":    # appleはラベル0
        label = 0
    elif dir == "b": # orangeはラベル1
        label = 1

    for file in os.listdir(dir1):
        if file != ".DS_Store":
            # 配列label_listに正解ラベルを追加(りんご:0 オレンジ:1)
            label_list.append(label)
            filepath = dir1 + "/" + file
            # 画像を25x25pixelに変換し、1要素が[R,G,B]3要素を含む配列の25x25の2次元配列として読み込む。
            # [R,G,B]はそれぞれが0-255の配列。
            image = np.array(Image.open(filepath).resize((600, 600)))
            print(image.shape)
            print(filepath)
            image =np.reshape(image, 360000)
            print(image.shape)
            print('\n')
            # 出来上がった配列をimage_listに追加。
            image_list.append(image / 255.)

# kerasに渡すためにnumpy配列に変換。
image_list = np.array(image_list)

# ラベルの配列を1と0からなるラベル配列に変更
# 0 -> [1,0], 1 -> [0,1] という感じ。
Y = to_categorical(label_list)

# モデルを生成してニューラルネットを構築
model = Sequential()

model.add(Dense(32, input_dim=360000))
model.add(Activation("relu"))
model.add(Dropout(0.8))

model.add(Dense(1500))
model.add(Activation("relu"))
model.add(Dropout(0.8))


model.add(Dense(1000))
model.add(Activation("relu"))
model.add(Dropout(0.8))

model.add(Dense(500))
model.add(Activation("relu"))
model.add(Dropout(0.8))



model.add(Dense(2))
model.add(Activation("softmax"))

# オプティマイザにAdamを使用
opt = Adam(lr=0.001)
# モデルをコンパイル
model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer=opt, metrics=["accuracy"])
# 学習を実行。10%はテストに使用。
model.fit(image_list, Y, nb_epoch=100, batch_size=100, validation_split=0.1)

# テスト用ディレクトリ(./data/train/)の画像でチェック。正解率を表示する。
total = 0.
ok_count = 0.

for dir in os.listdir("data/train"):
    if dir == ".DS_Store":
        continue

    dir1 = "data/test/" + dir 
    label = 0

    if dir == "a":
        label = 0
    elif dir == "b":
        label = 1

    for file in os.listdir(dir1):
        if file != ".DS_Store":
            label_list.append(label)
            filepath = dir1 + "/" + file
            image = np.array(Image.open(filepath).resize((600, 600)))
            print(filepath)
            #image = image.transpose(2, 0, 1)
            #image = image.reshape(1, image.shape[0] * image.shape[1] * image.shape[2]).astype("float32")[0]
            #iamge = image.reshape(1,360000).astype("float32")[0]
            image =np.reshape(image, 360000)

            result = model.predict_classes(np.array([image / 255.]))
            print("label:", label, "result:", result[0])

            total += 1.

            if label == result[0]:
                ok_count += 1.

print("seikai: ", ok_count / total * 100, "%")

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  • 2018/06/28 10:58

    ありがとうございます!
    image =np.reshape(image, 360000)
    の書き方が間違っていたということですね。
    助かりました!

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