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
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?
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…。
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。
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。
Kaggle のコードのコピペ元と思われる Github を見つけたので、こちらを試しされてはどうでしょうか https://github.com/mjdietzx/SimGAN
ありがとうございます。ちょっと試してみます!
あなたの回答
tips
プレビュー