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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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TensorFlowのセッション中、model.predict()を呼び出す方法

dyama

総合スコア10

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投稿2018/09/29 16:42

前提・実現したいこと

Python + TensorFlow + Kerasで機械学習をしています。
データセットにはtf.data.Datasetを使用しています。

実現したいのは以下のとおりです。

  1. tf.data.Datasetから「入力画像」「教師ラベル」「画像ID」を取り出す
  2. tf.keras.Modelpredict()に「入力画像」を与え、予測結果を得る
  3. 予測結果と「教師ラベル」を比較し、不一致であれば「画像ID」をファイル出力する
  4. tf.data.Datasetが空になるまで、1.~3.を繰り返す。

発生している問題

当初は、tf.Sessionrun()を繰り返し実行することで、上記の1.~3.を行う実装にしていました。
しかし、predict()の結果が意図せぬ不規則な値となってしまいました。

やむをえず、すべてのデータに対してpredict()を呼び出し、予測結果のリストを作成(loop 1)したあと、再びすべてのデータから「教師ラベル」と「画像ID」のリストを作成(loop 2)し、予測結果のリストと「教師ラベル」のリストを比較する、という陳腐な実装になってしまっています(下記ソースコード参照)。

以上を踏まえてのご質問です。機能としては一応実現できているのですが、下記コードをよりスマートに書き換えることはできないでしょうか?

具体的には、

  • データセットに対するループは1回にしたい
  • ループの中で予測結果と「教師ラベル」の比較を行いたい
  • ループの中で「画像ID」のファイル出力を行いたい

といったところです。

可能であれば、コード例も合わせてご教示いただけると幸いです。
以上よろしくお願いいたします。

該当のソースコード

python

1model = tf.keras.models.load_model('model.h5') 2 3iterator = dataset.make_one_shot_iterator() 4image, label, id = iterator.get_next() 5 6try: 7 while True: # loop 1 8 pred = model.predict(image, steps=1) 9 pred_array = numpy.append(pred_array, pred) 10except tf.errors.OutOfRangeError: 11 pass 12 13with tf.Session() as sess: 14 try: 15 while True: # loop 2 16 ret = sess.run([label, id]) 17 label_array = numpy.append(label_array, ret[0]) 18 id_array = numpy.append(id_array, ret[1]) 19 except tf.errors.OutOfRangeError: 20 pass 21 22output_id_list(id_array[label_array != pred_array])

試したこと

  • loop 2 にpredict()を含めるパターンは、正しい予測結果が得られなかった。

predict()の内部でもrun()を呼んでいるから?

  • loop 1にrun()を含めるパターンは、データセットを正しくイテレーションできず、

先頭のデータが常に返ってきてしまった。

補足情報

softwareversion
python3.6.6
TensorFlow1.10.0
Kerastf.keras

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tak__tak

2018/10/09 05:16

predict()の結果が意図せぬ不規則な値となってしまうコードは、 どんなコードだったでしょうか
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