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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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keras model.fitでエラー

mamagauro

総合スコア12

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投稿2018/12/26 08:33

前提・実現したいこと

https://qiita.com/hiroeorz@github/items/ecb39ed4042ebdc0a957
のサイトを写経していますが、model.fitの部分でエラーがでて行き詰ってしまいました。

入力コード

from keras.models import Sequential from keras.layers import Activation, Dense, Dropout from keras.utils.np_utils import to_categorical from keras.optimizers import Adagrad from keras.optimizers import Adam import numpy as np from PIL import Image import os # 学習用のデータを作る. image_list = [] label_list = [] # ./data/train 以下のorange,appleディレクトリ以下の画像を読み込む。 for dir in os.listdir("data/train"): if dir == ".DS_Store": continue dir1 = "data/train/" + dir label = 0 if dir == "apple": # appleはラベル0 label = 0 elif dir == "orange": # orangeはラベル1 label = 1 for file in os.listdir(dir1): if file != ".DS_Store": # 配列label_listに正解ラベルを追加(りんご:0 オレンジ:1) label_list.append(label) filepath = dir1 + "/" + file # 画像を25x25pixelに変換し、1要素が[R,G,B]3要素を含む配列の25x25の2次元配列として読み込む。 # [R,G,B]はそれぞれが0-255の配列。 image = np.array(Image.open(filepath).resize((25, 25))) print(filepath) # 配列を変換し、[[Redの配列],[Greenの配列],[Blueの配列]] のような形にする。 image = image.transpose(2, 0, 1) # さらにフラットな1次元配列に変換。最初の1/3はRed、次がGreenの、最後がBlueの要素がフラットに並ぶ。 image = image.reshape(1, image.shape[0] * image.shape[1] * image.shape[2]).astype("float32")[0] # 出来上がった配列をimage_listに追加。 image_list.append(image / 255.) # kerasに渡すためにnumpy配列に変換。 image_list = np.array(image_list) # ラベルの配列を1と0からなるラベル配列に変更 # 0 -> [1,0], 1 -> [0,1] という感じ。 Y = to_categorical(label_list) # モデルを生成してニューラルネットを構築 model = Sequential() model.add(Dense(200, input_dim=1875)) model.add(Activation("relu")) model.add(Dropout(0.2)) model.add(Dense(200)) model.add(Activation("relu")) model.add(Dropout(0.2)) model.add(Dense(2)) model.add(Activation("softmax")) # オプティマイザにAdamを使用 opt = Adam(lr=0.001) # モデルをコンパイル model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer=opt, metrics=["accuracy"]) # 学習を実行。10%はテストに使用。 model.fit(image_list, Y, epochs=1500, batch_size=100, validation_split=0.1)

エラーメッセージ

--------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-17-4a99649e9af8> in <module> 1 # 学習を実行。10%はテストに使用。epochs=1500, ----> 2 model.fit(image_list, Y, epochs=1500, batch_size=100, validation_split=0.1) ~\AppData\Local\Continuum\anaconda3\envs\keras_tensor_py36_clone\lib\site-packages\keras\engine\training.py in fit(self, x, y, batch_size, epochs, verbose, callbacks, validation_split, validation_data, shuffle, class_weight, sample_weight, initial_epoch, steps_per_epoch, validation_steps, **kwargs) 950 sample_weight=sample_weight, 951 class_weight=class_weight, --> 952 batch_size=batch_size) 953 # Prepare validation data. 954 do_validation = False ~\AppData\Local\Continuum\anaconda3\envs\keras_tensor_py36_clone\lib\site-packages\keras\engine\training.py in _standardize_user_data(self, x, y, sample_weight, class_weight, check_array_lengths, batch_size) 749 feed_input_shapes, 750 check_batch_axis=False, # Don't enforce the batch size. --> 751 exception_prefix='input') 752 753 if y is not None: ~\AppData\Local\Continuum\anaconda3\envs\keras_tensor_py36_clone\lib\site-packages\keras\engine\training_utils.py in standardize_input_data(data, names, shapes, check_batch_axis, exception_prefix) 136 ': expected ' + names[i] + ' to have shape ' + 137 str(shape) + ' but got array with shape ' + --> 138 str(data_shape)) 139 return data 140 ValueError: Error when checking input: expected dense_1_input to have shape (1875,) but got array with shape (1,)

試したこと

nvidia-smi.exeでGPUのメモリ状況を確認しましたが、312MiB / 8192MiBとなっており。空きが問題では無いと思っております。

以上、解決方法をご教授願います。

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tiitoi

2018/12/26 14:21

image_list.shape を print してみて、これが (N, 1875) でなければならないので、そうでない場合は入力データを見直してください。
mamagauro

2019/01/07 22:09

コメントありがとうございます。回答大変遅くなり申し訳ございません。image_list.shapeを入力したところ(40,)となりましたがこれはどういうことなのでしょうか?
mamagauro

2019/01/08 01:30

入力データを確認しましたが、pngとjpgファイルが混在している状態でした。全てjpgに置き換えたところimage_list.shapeで(40, 1875)と出力されました。
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