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Python

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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ValueError: Cannot feed value of shape (9, 104) for Tensor u'InputData/X:0', which has shape '(?, 11

taiyo2017

総合スコア170

Python

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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投稿2018/11/13 02:04

編集2018/11/13 04:11

TensorFlowとtflearnを使い、ネットワークを構築しています。
ValueError: Cannot feed value of shape (9, 104) for Tensor u'InputData/X:0', which has shape '(?, 11, 104)'とエラーがでました。
Tracebackには、

Training samples: 9 Validation samples: 2 Traceback (most recent call last): File "cnn.py", line 167, in <module> model.fit(trainDataSet, trainLabel, n_epoch=100, batch_size=32, validation_set=0.1, show_metric=True) File "/Users/xxx/anaconda/xxx/lib/python2.7/site-packages/tflearn/models/dnn.py", line 216, in fit callbacks=callbacks) File "/Users/xxx/anaconda/xxx/lib/python2.7/site-packages/tflearn/helpers/trainer.py", line 339, in fit show_metric) File "/Users/xxx/anaconda/xxx/lib/python2.7/site-packages/tflearn/helpers/trainer.py", line 818, in _train feed_batch) File "/Users/xxx/anaconda/xxx/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 929, in run run_metadata_ptr) File "/Users/xxx/anaconda/xxx/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 1128, in _run str(subfeed_t.get_shape()))) ValueError: Cannot feed value of shape (9, 104) for Tensor u'InputData/X:0', which has shape '(?, 11, 104)'

とでました。
コードは

# coding: utf-8 import tensorflow as tf import tflearn from tflearn.layers.core import input_data,dropout,fully_connected from tflearn.layers.conv import conv_1d, max_pool_1d from tflearn.layers.normalization import local_response_normalization from tflearn.layers.estimator import regression import pandas as pd import numpy as np from sklearn import metrics tf.reset_default_graph() net = input_data(shape=[11, 104]) net = conv_1d(net, 4, 16, activation='relu') net = max_pool_1d(net, 1) net = tflearn.activations.relu(net) net = dropout(net, 0.5) net = tflearn.fully_connected(net, 2, activation='softmax') net = tflearn.regression(net, optimizer='adam', learning_rate=0.5, loss='categorical_crossentropy') model = tflearn.DNN(net) model.fit(trainDataSet, trainLabel, n_epoch=100, batch_size=32, validation_set=0.1, show_metric=True)

と書きました。

print(trainDataSet.shape)

とすると、(11, 104)とでて、

print(trainLabel.shape)

とすると、(11, 2)とでます。
なぜ、(9, 104)とエラー内容に表示されるのかわかりません。
どのように修正したらいいのでしょうか?

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おそらく,(9, 104)は,print(trainDataSet.shape)=(11, 104)の90%を学習用,10%を検証用として分割しているため出てきた値だと思います.11*0.9≒9(9なのはint型による丸め込みだと思います).

どのようなデータセットかわかりませんが,動作させるのであれば,以下のように変更してみるのはいかがでしょうか.

# coding: utf-8 import tensorflow as tf import tflearn from tflearn.layers.core import input_data,dropout,fully_connected from tflearn.layers.conv import conv_1d, max_pool_1d from tflearn.layers.normalization import local_response_normalization from tflearn.layers.estimator import regression import pandas as pd import numpy as np from sklearn import metrics tf.reset_default_graph() net = input_data(shape=[None, 1, 104]) # net = input_data(shape=[11, 104]) net = conv_1d(net, 4, 16, activation='relu') net = max_pool_1d(net, 1) net = tflearn.activations.relu(net) net = dropout(net, 0.5) net = tflearn.fully_connected(net, 2, activation='softmax') net = tflearn.regression(net, optimizer='adam', learning_rate=0.5, loss='categorical_crossentropy') model = tflearn.DNN(net) model.fit(trainDataSet, trainLabel, n_epoch=100, batch_size=11, validation_set=0.1, show_metric=True) # model.fit(trainDataSet, trainLabel, n_epoch=100, batch_size=32, validation_set=0.1, show_metric=True)

投稿2018/11/13 05:13

Hiroki013

総合スコア99

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taiyo2017

2018/11/13 06:07

ありがとうございます。そのように変更したのですが、ValueError: Cannot feed value of shape (9, 104) for Tensor u'InputData/X:0', which has shape '(?, 1, 104)' とエラーが出ます・・・・。
taiyo2017

2018/11/13 06:08

Traceback (most recent call last): File "cnn.py", line 165, in <module> model.fit(np.array(trainDataResult), np.array(trainLabelResult), n_epoch=100, batch_size=11, validation_set=0.1, show_metric=True) File "/Users/xxx/anaconda/xxx/lib/python2.7/site-packages/tflearn/models/dnn.py", line 216, in fit callbacks=callbacks) File "/Users/xxx/anaconda/xxx/lib/python2.7/site-packages/tflearn/helpers/trainer.py", line 339, in fit show_metric) File "/Users/xxx/anaconda/xxx/lib/python2.7/site-packages/tflearn/helpers/trainer.py", line 818, in _train feed_batch) File "/Users/xxx/anaconda/xxx/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 929, in run run_metadata_ptr) File "/Users/xxx/anaconda/xxx/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 1128, in _run str(subfeed_t.get_shape()))) ValueError: Cannot feed value of shape (9, 104) for Tensor u'InputData/X:0', which has shape '(?, 1, 104)'
taiyo2017

2018/11/13 06:08

--------------------------------- Training samples: 9 Validation samples: 2 --
taiyo2017

2018/11/13 06:08

のように出ました。もし何かご存知なら宜しくお願いします。
Hiroki013

2018/11/13 06:29

入力データtrainDataSetのshapeを(11, 1, 104)に変更して見るのはいかがでしょうか.trainDataSetがndarrayのオブジェクトであれば,traindataSet.reshape(11, 1, 104)で変換可能だと思います.
taiyo2017

2018/11/13 13:38

ありがとうございます!trainDataSetのshapeを(11, 1, 104)に変更したらうまくいきました!!
taiyo2017

2018/11/21 08:27

すみません、一つ質問です。なぜ、batch_size=11なのでしょうか?
Hiroki013

2018/11/21 10:58

見直してみたら,batch_size=9とするべきでした.大体,32, 64, 128などが選ばれることが多いのですが,このケースだと,trainDataが11(学習用9,検証用2)となっているのでデータサイズを超えない範囲で選ぶべきだと考えたためです.
taiyo2017

2018/11/21 14:04

なるほど、ありがとうございます。 https://teratail.com/questions/159126 に質問させてもらったのですが、バッチが原因でエラーが出ているようでした。もしご存知だったら、こちらの質問に回答をお願いします。
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