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fdd

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CNNを用いた機械学習を行なっております。機械学習データ(hdf5ファイル)は作成できたのですが、そのファイルを用いた認識テストを行おうとしたらエラーがかかりました。アドバイスお願いします。

import cnn_model
import keras
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import urllib.request

im_rows = 32 # 画像の縦ピクセルサイズ
im_cols = 32 # 画像の横ピクセルサイズ
im_color = 3 # 画像の色空間
in_shape = (im_rows, im_cols, im_color)
nb_classes = 4

LABELS = ["瀬戸大橋","サンポート高松","屋島","直島"]

# 保存したCNNモデルを読み込む
model = cnn_model.get_model(in_shape, nb_classes)
model.load_weights('./image/photo.hdf5')

def check_photo(path):
    # 画像を読み込む
    img = Image.open(path)
    img = img.convert("RGB") # 色空間をRGBに
    img = img.resize((im_cols, im_rows)) # サイズ変更
    plt.imshow(img)
    plt.show()
    # データに変換
    x = np.asarray(img)
    x = x.reshape(-1, im_rows, im_cols, im_color)
    x = x / 255

    # 予測
    pre = model.predict([x])[0]
    idx = pre.argmax()
    per = int(pre[idx] * 100)
    return (idx, per)

def check_photo_str(path):
    idx, per = check_photo(path)
    # 答えを表示
    print("この写真は、", LABELS[idx])
    print("可能性は、", per, "%")




if __name__ == '__main__':
    check_photo_str('test1.jpg')
    check_photo_str('test2.jpg')
    check_photo_str('test3.jpg')
    check_photo_str('test4.jpg')
    check_photo_str('test5.jpg')
エラーコード
  runfile('/Users/nakayakenta/my_photo2.py')
Reloaded modules: cnn_model
Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-5-3614c52dbdd8>", line 1, in <module>
    runfile('/Users/nakayakenta/my_photo2.py')

  File "/Users/nakayakenta/anaconda3/envs/python35/lib/python3.6/site-packages/spyder_kernels/customize/spydercustomize.py", line 668, in runfile
    execfile(filename, namespace)

  File "/Users/nakayakenta/anaconda3/envs/python35/lib/python3.6/site-packages/spyder_kernels/customize/spydercustomize.py", line 108, in execfile
    exec(compile(f.read(), filename, 'exec'), namespace)

  File "/Users/nakayakenta/my_photo2.py", line 27, in <module>
    model.load_weights('./image/photo.hdf5')

  File "/Users/nakayakenta/anaconda3/envs/python35/lib/python3.6/site-packages/keras/engine/network.py", line 1166, in load_weights
    f, self.layers, reshape=reshape)

  File "/Users/nakayakenta/anaconda3/envs/python35/lib/python3.6/site-packages/keras/engine/saving.py", line 1058, in load_weights_from_hdf5_group
    K.batch_set_value(weight_value_tuples)

  File "/Users/nakayakenta/anaconda3/envs/python35/lib/python3.6/site-packages/keras/backend/tensorflow_backend.py", line 2465, in batch_set_value
    assign_op = x.assign(assign_placeholder)

  File "/Users/nakayakenta/anaconda3/envs/python35/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/ops/variables.py", line 1718, in assign
    name=name)

  File "/Users/nakayakenta/anaconda3/envs/python35/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/ops/state_ops.py", line 221, in assign
    validate_shape=validate_shape)

  File "/Users/nakayakenta/anaconda3/envs/python35/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/ops/gen_state_ops.py", line 61, in assign
    use_locking=use_locking, name=name)

  File "/Users/name/anaconda3/envs/python35/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/op_def_library.py", line 787, in _apply_op_helper
    op_def=op_def)

  File "/Users/name/anaconda3/envs/python35/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/util/deprecation.py", line 488, in new_func
    return func(*args, **kwargs)

  File "/Users/name/anaconda3/envs/python35/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.py", line 3274, in create_op
    op_def=op_def)

  File "/Users/name/anaconda3/envs/python35/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.py", line 1792, in __init__
    control_input_ops)

  File "/Users/name/anaconda3/envs/python35/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.py", line 1631, in _create_c_op
    raise ValueError(str(e))

ValueError: Dimension 1 in both shapes must be equal, but are 4 and 28. Shapes are [512,4] and [512,28]. for 'Assign_32' (op: 'Assign') with input shapes: [512,4], [512,28].


試したこと
このプログラムを4クラスで行う前に28クラスで動かしており、その時利用していたファイルを再利用したため、このエラーが表示されたと考えフォルダをコピーペーストしフォルダ名を変えたのを作成しました。
そのファイルを利用したのですが、エラーは改善しませんでした。

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このプログラムを4クラスで行う前に28クラスで動かしており、その時利用していたファイルを再利用したため、

分類対象のクラスを変更する場合、重みの再利用はできません。
4クラスのデータセットで再学習して、重みを保存し直してください。

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