質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

新規登録して質問してみよう
ただいま回答率
85.50%
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

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。

Q&A

1回答

1070閲覧

Conv2Dのエラーについて分からないことがあります

chocomouse

総合スコア9

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

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。

0グッド

1クリップ

投稿2019/01/22 06:17

  • リスト### 前提・実現したいこと

cnnを使って画像認識をやろうとしてますがエラーの内容が理解できません。

発生している問題・エラーメッセージ

エラーメッセージ ValueError: Input 0 is incompatible with layer conv2d_33: expected ndim=4, found ndim=3

該当のソースコード

import keras from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers.convolutional import Conv2D, MaxPooling2D from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation, Flatten import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from PIL import Image import glob folder = ["0","1","2","3"] image_size = 28 X = [] Y = [] for index, name in enumerate(folder): dir = "./" + name files = glob.glob(dir + "/*.jpeg") for i, file in enumerate(files): image = Image.open(file) image = image.convert("L") image = image.resize((image_size, image_size)) data = np.asarray(image) X.append(data) Y.append(index) X = np.array(X) Y = np.array(Y) X = X.astype('float32') X = X / 255.0 Y = np_utils.to_categorical(Y, 4) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.20) model = Sequential() model.add(Conv2D(32, (3, 3), padding='same',input_shape=X_train.shape[1:])) model.add(Activation('relu')) model.add(Conv2D(32, (3, 3))) model.add(Activation('relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Dropout(0.25)) model.add(Conv2D(64, (3, 3), padding='same')) model.add(Activation('relu')) model.add(Conv2D(64, (3, 3))) model.add(Activation('relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Dropout(0.25)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(512)) model.add(Activation('relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(4)) model.add(Activation('softmax'))

試したこと

ここに問題に対して試したことを記載してください。

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。

気になる質問をクリップする

クリップした質問は、後からいつでもMYページで確認できます。

またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

guest

回答1

0

img.convert("L") で画像をグレースケールにしてしまったため、
X_train.shape が (サンプル数, 高さ, 幅, チャンネル) ではなく、(サンプル数, 高さ, 幅) という3次元配列になってしまっていることが原因と思われます。

img.convert("L") でなぜグレースケールに変換しているのでしょうか?

投稿2019/01/22 06:22

tiitoi

総合スコア21956

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

chocomouse

2019/01/22 06:24

回答ありがとうございます。 使おうとしていた画像が元はグレースケールの数字画像だったので変換する必要があるのかなと思い変換しました。
tiitoi

2019/01/22 06:27

であれば、X_train = X_train[..., np.newaxis] として (サンプル数, 高さ, 幅, 1) としてはどうでしょうか
guest

あなたの回答

tips

太字

斜体

打ち消し線

見出し

引用テキストの挿入

コードの挿入

リンクの挿入

リストの挿入

番号リストの挿入

表の挿入

水平線の挿入

プレビュー

まだベストアンサーが選ばれていません

会員登録して回答してみよう

アカウントをお持ちの方は

15分調べてもわからないことは
teratailで質問しよう!

ただいまの回答率
85.50%

質問をまとめることで
思考を整理して素早く解決

テンプレート機能で
簡単に質問をまとめる

質問する

関連した質問