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
87.20%
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。

解決済

CNNでエラーが起きる

ice_Deep
ice_Deep

総合スコア0

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。

1回答

0評価

0クリップ

30閲覧

投稿2019/05/10 04:59

pythonでCNNを実装しようとしたところ、以下のエラーが起きました。

犬と猫の画像分類ではうまくいってるのですが、分類を3つに増やしたら動かなくなりました

Python

from sklearn.model_selection import train_test_split from PIL import Image import glob from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation, Dropout, Flatten,Conv2D, MaxPooling2D from keras.layers.normalization import BatchNormalization import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt folder = ["group1", "group2", "group3"] image_size = 100 X = [] Y = [] for index, name in enumerate(folder): dir = "./" + name files = glob.glob(dir + "/*.jpg") 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 # 正解ラベルの形式を変換 Y = np_utils.to_categorical(Y, 3) # 学習用データとテストデータ X_train, x_test, Y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.15) x_train, x_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train, Y_train, test_size=0.1) # CNNを構築 model = Sequential() model.add(Conv2D(filters=96, kernel_size=(11, 11), padding='same', input_shape=X_train.shape[1:], activation='relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(BatchNormalization()) model.add(Conv2D(filters=256, kernel_size=(11, 11), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(BatchNormalization()) model.add(Conv2D(filters=385, kernel_size=(3, 3), activation='relu')) model.add(BatchNormalization()) model.add(Conv2D(filters=385, kernel_size=(3, 3), activation='relu')) model.add(BatchNormalization()) model.add(Conv2D(filters=256, kernel_size=(3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Conv2D(filters=385, kernel_size=(3, 3), activation='relu')) model.add(BatchNormalization()) model.add(Flatten()) model.add(Dense(4096, activation='relu')) model.add(Dropout(0.4)) model.add(BatchNormalization()) model.add(Dense(4096)) model.add(Activation('relu')) model.add(Dropout(0.4)) model.add(BatchNormalization()) model.add(Dense(1000)) model.add(Activation('relu')) model.add(Dropout(0.4)) model.add(BatchNormalization()) model.add(Dense(2)) model.add(Activation('softmax')) model.summary() model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) epochs = 2 batch_size = 2 history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, verbose=1, validation_data=(x_val, y_val))
Error ValueError: Error when checking target: expected activation_3 to have shape (2,) but got array with shape (3,)

データの形が悪いのはわかるのですが、解決できないです

良い質問の評価を上げる

以下のような質問は評価を上げましょう

  • 質問内容が明確
  • 自分も答えを知りたい
  • 質問者以外のユーザにも役立つ

評価が高い質問は、TOPページの「注目」タブのフィードに表示されやすくなります。

気になる質問をクリップする

クリップした質問は、後からいつでもマイ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。

teratailでは下記のような質問を「具体的に困っていることがない質問」、「サイトポリシーに違反する質問」と定義し、推奨していません。

  • プログラミングに関係のない質問
  • やってほしいことだけを記載した丸投げの質問
  • 問題・課題が含まれていない質問
  • 意図的に内容が抹消された質問
  • 過去に投稿した質問と同じ内容の質問
  • 広告と受け取られるような投稿

評価を下げると、トップページの「アクティブ」「注目」タブのフィードに表示されにくくなります。

まだ回答がついていません

会員登録して回答してみよう

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
87.20%

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

同じタグがついた質問を見る

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。