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kmll

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Python 3.7, windows10です。

下記のエラーが発生します。

File "C:\Users\kmll\Anaconda3\envs\keras_work\lib\site-packages\keras\engine\training_utils.py", line 127, in standardize_input_data
'with shape ' + str(data_shape))
ValueError: Error when checking input: expected conv2d_1_input to have 4 dimensions, but got array with shape (0, 1)

コードは下記です。

モデルの構築

from keras import layers, models

model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32,(3,3),activation="relu",input_shape=(150,150,3)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2,2)))
model.add(layers.Conv2D(64,(3,3),activation="relu"))
model.add(layers.MaxPooling2D((2,2)))
model.add(layers.Conv2D(128,(3,3),activation="relu"))
model.add(layers.MaxPooling2D((2,2)))
model.add(layers.Conv2D(128,(3,3),activation="relu"))
model.add(layers.MaxPooling2D((2,2)))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(512,activation="relu"))
model.add(layers.Dense(10,activation="sigmoid")) #分類先の種類分設定

モデル構成の確認

model.summary()

モデルのコンパイル

from keras import optimizers

model.compile(loss="binary_crossentropy",
optimizer=optimizers.RMSprop(lr=1e-4),
metrics=["acc"])

データの準備

from keras.utils import np_utils
import numpy as np

categories = ["cat","dog"]
nb_classes = len(categories)

X_train, X_test, y_train, y_test = np.load("C:\\Users\\kmll\\python_code\\cat\\resultcat\\tea_data.npy")

データの正規化

X_train = X_train.astype("float") / 255
X_test  = X_test.astype("float")  / 255

kerasで扱えるようにcategoriesをベクトルに変換

y_train = np_utils.to_categorical(y_train, nb_classes)
y_test  = np_utils.to_categorical(y_test, nb_classes)

モデルの学習

model = model.fit(X_train,
y_train,
epochs=10,
batch_size=6,
validation_data=(X_test,y_test))

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  • kmll

    2019/03/04 17:55

    Using TensorFlow backend.
    _________________________________________________________________
    Layer (type) Output Shape Param #
    =================================================================
    conv2d_1 (Conv2D) (None, 148, 148, 32) 896
    _________________________________________________________________
    max_pooling2d_1 (MaxPooling2 (None, 74, 74, 32) 0
    _________________________________________________________________
    conv2d_2 (Conv2D) (None, 72, 72, 64) 18496
    _________________________________________________________________
    max_pooling2d_2 (MaxPooling2 (None, 36, 36, 64) 0
    _________________________________________________________________
    conv2d_3 (Conv2D) (None, 34, 34, 128) 73856
    _________________________________________________________________
    max_pooling2d_3 (MaxPooling2 (None, 17, 17, 128) 0
    _________________________________________________________________
    conv2d_4 (Conv2D) (None, 15, 15, 128) 147584
    _________________________________________________________________
    max_pooling2d_4 (MaxPooling2 (None, 7, 7, 128) 0
    _________________________________________________________________
    flatten_1 (Flatten) (None, 6272) 0
    _________________________________________________________________
    dense_1 (Dense) (None, 512) 3211776
    _________________________________________________________________
    dense_2 (Dense) (None, 10) 5130
    =================================================================
    Total params: 3,457,738
    Trainable params: 3,457,738
    Non-trainable params: 0
    _________________________________________________________________
    (0,) (0,)
    Traceback (most recent call last):
    File "C:\Users\kmll\python_code\photo_consist of prediction model.py", line 54, in <module>
    validation_data=(X_test,y_test))
    File "C:\Users\kmll\Anaconda3\envs\keras_work\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 950, in fit
    batch_size=batch_size)
    File "C:\Users\kmll\Anaconda3\envs\keras_work\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 749, in _standardize_user_data
    exception_prefix='input')
    File "C:\Users\kmll\Anaconda3\envs\keras_work\lib\site-packages\keras\engine\training_utils.py", line 127, in standardize_input_data
    'with shape ' + str(data_shape))
    ValueError: Error when checking input: expected conv2d_1_input to have 4 dimensions, but got array with shape (0, 1)

    キャンセル

  • tiitoi

    2019/03/04 18:04

    どこまでがエラーの出力か区別が付いてますか?
    エラーが起こっているのは fit() が実行された段階で、それまでは正常に実行できているので、print() の出力がちゃんと出てます。
    > (0,) (0,)

    そしてこれは X_train, y_train が空の配列ということを意味するので、tea_data.npy という入力ファイルがそもそもおかしいのではないでしょうか

    キャンセル

  • kmll

    2019/03/04 18:17

    言われて理解することができました。ありがとうございます。

    キャンセル

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