前提・実現したいこと
10種類の文字データの認識率を出力させたいのですがなかなかうまくいきません。
発生している問題・エラーメッセージ
1文字の正解率は表示できるのですが、10種類全部の認識率が表示できません。
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","4","5","6","7","8","9"] 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("RGB") 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, 10) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.01) 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(10)) model.add(Activation('softmax')) model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='SGD',metrics=['accuracy']) model.fit(X_train, y_train, epochs=10,batch_size=1,verbose=1) loss,accuracy = model.evaluate(X_test, y_test,verbose = 0) print("Accuracy = {:.2f}".format(accuracy))
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。
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2019/01/23 17:25
2019/01/23 17:36 編集
2019/01/24 03:47