CNNによるCIFAR-10の分類問題を判別したい

Question

前提・実現したいこと

CNNを用いて、CIFAR-10のデータセットを分類したいです。
jupyternotebookを使用しています。

発生している問題・エラーメッセージ

ValueError: Error when checking target: expected activation_40 to have 2 dimensions, but got array with shape (50000, 10, 10)

該当のソースコード

import matplotlib.pyplot as plt
import keras
from keras.datasets import cifar10
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D

num_classes = 10
im_rows = 32
im_cols = 32
in_shape = (im_rows, im_cols, 3)

(X_train, y_train), (X_test, y_test) = cifar10.load_data()

X_train = X_train.astype('float32') / 255
X_test = X_test.astype('float32') / 255

y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes)

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), padding='same',
                 input_shape=in_shape))
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(num_classes))
model.add(Activation('softmax'))

model.compile(
    loss='categorical_crossentropy',
    optimizer='adam',
    metrics=['accuracy'])

hist = model.fit(X_train, y_train,
    batch_size=32, epochs=50,
    verbose=1,
    validation_data=(X_test, y_test))

score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=1)
print('正解率=', score[1], 'loss=', score[0])

plt.plot(hist.history['acc'])
plt.plot(hist.history['val_acc'])
plt.title('Accuracy')
plt.legend(['train', 'test'], loc='upper left')
plt.show()
plt.plot(hist.history['loss'])
plt.plot(hist.history['val_loss'])
plt.title('Loss')
plt.legend(['train', 'test'], loc='upper left'),
plt.show()

試したこと

コードの打ち間違いを確認しましたが、なさそうでした。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

本を使用して勉強しています。今回は本に記載されているコードをそのまま打ちました。
Python初心者ですので基本的な部分でつまづいている可能性がありますが、わかる方いらっしゃいますでしょうか。

Answer 1

おそらく、本を写すときの打ち間違いだと思いますが、以下の点がおかしいです。

- y_test = keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes)
+ y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes)

Comments

[akanenko0306]

打ち直したら実行できました。ありがとうございました！