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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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pythonでGANを実装しようとしたら、エラーが出ました

sasasho

総合スコア15

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2018/11/22 04:56

前提・実現したいこと

GAN手法の中の一つで、SimGANというものがあり、それを自前のデータで実行したいです。
https://www.kaggle.com/mnsterlu/kernel1cb52d2286
上記のURLをほとんどコピペして、データのシェイプであるsyn_image_stack.shapeが(300, 512, 512, 1)のところを(2240, 64, 64, 1)のデータに置き換えただけなのですが、エラーが出てしまいました。
エラー内容が理解できず、質問致します。

発生している問題・エラーメッセージ

x = syn_image_stack#合成データの名前, ---> 17 **flow_params 18 ) 19 TypeError: unsupported operand type(s) for ** or pow(): 'float' and 'dict'

該当のソースコード

python

1datagen = image.ImageDataGenerator( 2 preprocessing_function=applications.xception.preprocess_input, 3 data_format='channels_last') 4 5flow_from_directory_params = {'target_size': (img_height, img_width), 6 'color_mode': 'grayscale' if img_channels == 1 else 'rgb', 7 'class_mode': None, 8 'batch_size': batch_size} 9flow_params = {'batch_size': batch_size} 10 11synthetic_generator = datagen.flow( 12 x = syn_image_stack, 13 **flow_params 14) 15 16real_generator = datagen.flow( 17 x = real_image_stack, 18 **flow_params 19) 20 21def get_image_batch(generator): 22 """keras generators may generate an incomplete batch for the last batch""" 23 img_batch = generator.next() 24 if len(img_batch) != batch_size: 25 img_batch = generator.next() 26 27 assert len(img_batch) == batch_size 28 29 return img_batch

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tiitoi

2018/11/22 05:31

コピペしたコードについてはどのくらい理解されているのでしょうか?
sasasho

2018/11/22 05:58

元論文を読んだので基礎理論と構造のコード部分は理解できてます。ただ細かいサイズや次元の一致不一致と、logやfigureの取り方が理解できていません…。
tiitoi

2018/11/22 07:07

すいません。パットみただけじゃわからないので、時間あったらコード見てみますね。
sasasho

2018/11/22 14:18

いえいえ、そんな。もしお時間あればで大丈夫ですので…。ありがとうございます。
sasasho

2018/11/23 07:53

ありがとうございます。ちょっと試してみます!
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