Input arrays should have the same number of samples as target arrays. Found 1 input samples and 0 ta

Question

kerasを使って画像を読み込んでディープラーニング
させて判別させるシステムを作っています。
プログラミング初心者です。
エラーの意味がわからず困っています。
アドバイス、解決策お願いします

発生している問題・エラーメッセージ

ValueError: Input arrays should have the same number of samples as target arrays. Found 1 input samples and 0 target samples.

###ソースコード

import keras
from keras.utils import np_utils
from keras.layers.convolutional import Conv2D,MaxPooling2D
from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense,Dropout,Activation,Flatten
from keras.optimizers import RMSprop
from keras.preprocessing.image import array_to_img,img_to_array,load_img
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
import os
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
import glob

# 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("Downloads/train"):
    if dir == ".DS_Store":
        continue

    dir1 = "Downloads/train/" + dir 
    label = 0

    if dir == "suuji3":    # ３はラベル0
        label = 0
    elif dir == "suuji4": # ４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(３:0 ４:1)
            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((28, 28)))
            print(filepath)
           



        # 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 = np_utils.to_categorical(label_list)





#CNNの構築
model = Sequential()

#1層目
model.add(Conv2D(24,5,padding='same', input_shape=(28,28,3)))
model.add(Activation('relu'))

#2層目
model.add(Conv2D(48,3,padding='same'))
model.add(MaxPooling2D(2,2))
model.add(Dropout(0.25))

#3層目
model.add(Conv2D(96,3,padding='same'))
model.add(Activation('relu'))

#4層目
model.add(Conv2D(96,3))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(2,2))
model.add(Dropout(0.25))

#5層目
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dropout(0.5))

#6層目
#model.add(Flatten())
model.add(Dense(2))
model.add(Activation('softmax'))

model.summary()

model.compile(loss='categorical_crossentropy',   #損失関数
              optimizer='RMSprop',               #最適化アルゴリズム
               metrics=['accuracy'])             #評価関数のリスト

history = model.fit(X_train, y_train, batch_size=5, epochs=200, verbose = 1)
score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

エラーが出ているコード

history = model.fit(X_train, y_train, batch_size=5, epochs=200, verbose = 1)

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Comments

[y_waiwai]

このままではコードが読めないので、質問を編集し、<code>ボタンで出てくる’’’の枠の中にコードを貼り付けてください

[firedfly]

質問文のコードを実行したところ
X_train, y_train, X_test, y_test が未定義でした。
そのエラーが出るコードを貼り付けて下さい。

Answer 1

こんにちは。

そのエラーを日本語にすると下のようになります。

「X_trainとy_trainは同数のデータでなければいけない。
X_trainは1個だが、y_trainは0個しかない」

訓練データの独立変数と従属変数の生成方法が正しいか確認してください。
（質問文のコードではX_trainもy_trainも未定義で、アドバイスできません）