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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。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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機械学習がうまくいきません

SaitoHiroaki

総合スコア15

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。

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Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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投稿2018/11/16 05:35

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

python

1import keras 2from keras.utils import np_utils 3from keras.models import Sequential 4from keras.layers.convolutional import Conv2D, MaxPooling2D 5from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation, Flatten 6import numpy as np 7from sklearn.model_selection import train_test_split 8from PIL import Image 9import glob 10 11hiroaki = [1,0,0] 12ryousuke = [0,1,0] 13taito = [0,0,1] 14folder = ["hiroaki","ryousuke","taito"] 15image_size = 50 16 17X = [] 18Y = [] 19for index, name in enumerate(folder): 20 dir = r"/Users/HN4-00012/Documents/kosen fike/WE×AR/sample/" + name 21 files = glob.glob(dir + "/*.jpg") 22 for i, file in enumerate(files): 23 image = Image.open(file) 24 image = image.convert("RGB") 25 image = image.resize((image_size, image_size)) 26 print(image) 27 data = np.asarray(image) 28 #print(data) 29 X.append(data) 30 Y.append(index) 31 32X = np.array(X) 33Y = np.array(Y) 34 35X = X.astype('float32') 36 37X = X / 255.0 38 39from keras.utils.np_utils import to_categorical 40categorical_labels = to_categorical(index, num_classes=3) 41 42Y = np_utils.to_categorical(Y, 3) 43 44X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.20) 45 46from keras import optimizers 47 48model = Sequential() 49 50model.add(Conv2D(32, (3, 3), padding='same',input_shape=X_train.shape[1:])) 51model.add(Activation('relu')) 52model.add(Conv2D(32, (3, 3))) 53model.add(Activation('relu')) 54model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) 55model.add(Dropout(0.25)) 56 57model.add(Conv2D(64, (3, 3), padding='same')) 58model.add(Activation('relu')) 59model.add(Conv2D(64, (3, 3))) 60model.add(Activation('relu')) 61model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) 62model.add(Dropout(0.25)) 63 64model.add(Flatten()) 65model.add(Dense(512)) 66model.add(Activation('relu')) 67model.add(Dropout(0.5)) 68model.add(Dense(3)) 69model.add(Activation('softmax')) 70 71# コンパイル 72 73model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', 74 optimizer=optimizers.RMSprop(lr=1e-5), 75 metrics=['acc']) 76 77history = model.fit(X_train, y_train, epochs=30) 78 79

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

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ベストアンサー

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

投稿2018/11/16 05:38

tiitoi

総合スコア21956

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SaitoHiroaki

2018/11/17 02:45

そこを変えても、うまくいきませんでした
SaitoHiroaki

2018/11/17 03:29

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"]()]]
tiitoi

2018/11/17 04:41 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?
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