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機械学習がうまくいきません

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SaitoHiroaki

score 15

 前提・実現したいこと

kerasを用いて機械学習を行っています。
学習機能を実装中に以下のエラーメッセージが発生しました。

 発生している問題・エラーメッセージ

ValueError: Error when checking target: expected activation_6 to have shape (1,) but got array with shape (3,)

 該当のソースコード

import keras
from keras.utils import np_utils
from keras.models import Sequential
from keras.layers.convolutional import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation, Flatten
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from PIL import Image
import glob

hiroaki = [1,0,0]
ryousuke = [0,1,0]
taito = [0,0,1]
folder = ["hiroaki","ryousuke","taito"]
image_size = 50

X = []
Y = []
for index, name in enumerate(folder):
    dir = r"/Users/HN4-00012/Documents/kosen fike/WE×AR/sample/" + name
    files = glob.glob(dir + "/*.jpg")
    for i, file in enumerate(files):
        image = Image.open(file)
        image = image.convert("RGB")
        image = image.resize((image_size, image_size))
        print(image)
        data = np.asarray(image)
        #print(data)
    X.append(data)
    Y.append(index)

X = np.array(X)
Y = np.array(Y)

X = X.astype('float32')

X = X / 255.0

from keras.utils.np_utils import to_categorical
categorical_labels = to_categorical(index, num_classes=3)

Y = np_utils.to_categorical(Y, 3)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.20)

from keras import optimizers

model = Sequential()

model.add(Conv2D(32, (3, 3), padding='same',input_shape=X_train.shape[1:]))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Conv2D(32, (3, 3)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))

model.add(Conv2D(64, (3, 3), padding='same'))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Conv2D(64, (3, 3)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))

model.add(Flatten())
model.add(Dense(512))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(3))
model.add(Activation('softmax'))

# コンパイル

model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy',
              optimizer=optimizers.RMSprop(lr=1e-5),
               metrics=['acc'])

history = model.fit(X_train, y_train, epochs=30)

 試したこと

他の質問の回答通りやってみましたがうまくいきません

 補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

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回答 1

checkベストアンサー

0

sparse_categorical_crossentropy ではなく、categorical_crossentropy ではないでしょうか?

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  • 2018/11/16 15:31

    ちょっとやって見ます

    キャンセル

  • 2018/11/17 11:45

    そこを変えても、うまくいきませんでした

    キャンセル

  • 2018/11/17 12:29

    違うところを変えたところうまくいきました
    でも、新しいエラーが出てきました
    ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor of shape [451584,810] and type float
    [[Node: training/Adam/zeros_16 = Const[dtype=DT_FLOAT, value=Tensor<type: float shape: [451584,810] values: [0 0 0]...>, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0"]()]]

    キャンセル

  • 2018/11/17 13:39 編集

    GPUのメモリが足りないというエラーなので、バッチサイズを小さくするか、モデル自体のパラメータ数を減らす必要があります。GPUメモリは何Gですか?

    キャンセル

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