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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。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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。

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IndexError: index 9687 is out of bounds for axis 1 with size 9190

f001

総合スコア11

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。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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投稿2019/05/19 14:28

前提・実現したいこと

機械学習, kerasによるmodel.fit

機械学習初心者で、層を重ねて簡単なものを作っていたらエラーにぶち当たりました.
元データ(データサイズ約40000)があり、それを用いてやっていたところ、それでは上手くできたのですが,,, データサイズを変えてみようとのことで、その元データを1/4にして使用したところ、変える前には起きなかったエラーが起きてお手上げ状態です(コード自体はいろいろな先駆者様からお借りしたものをツギハギしたものかつ、自分で色々いじったものなので見にくいかもしれないです).

発生している問題・エラーメッセージ

IndexError: index 9687 is out of bounds for axis 1 with size 9190

エラーメッセージ IndexError Traceback (most recent call last) <ipython-input-80-f1e8134ceed1> in <module> 37 early_stopping = EarlyStopping(patience=0, verbose=1) 38 ---> 39 fit = model.fit(train[X], keras.utils.to_categorical(train[y], 2), 40 callbacks=[early_stopping],validation_split=0.1,verbose=2) 41 IndexError: index 9687 is out of bounds for axis 1 with size 9190 ### 該当のソースコード ```ここに言語名を入力 python ソースコード ```#l1正則化0.01, dropout=0.5 import keras from keras.models import Sequential from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.layers import Dense, Dropout, Activation import pandas as pd import numpy as np from keras.utils import np_utils, to_categorical from sklearn.metrics import r2_score from keras import regularizers import matplotlib.pyplot as plt from keras.optimizers import Adam from livelossplot import PlotLossesKeras from sklearn.model_selection import StratifiedKFold from keras.callbacks import EarlyStopping df = pd.read_excel("~~~") df1 = np.array(df) X = df1[:,0:8] y = df1[:,[8]] kfold = StratifiedKFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=5) for train, test in kfold.split(X, y): model = Sequential() model.add(Dense(units=8, activation='relu', input_dim=8,kernel_regularizer=keras.regularizers.l2(0.01))) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(units=2, activation='softmax', input_dim=8)) ----for文はここまで---- model.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer=Adam(lr=1e-3),metrics=['accuracy']) early_stopping = EarlyStopping(patience=0, verbose=1) fit = model.fit(train[X], keras.utils.to_categorical(train[y], 2), callbacks=[early_stopping],validation_split=0.25,verbose=2) loss, accuracy = model.evaluate(test[X], keras.utils.to_categorical(test[y], 2),verbose=0) print("\nloss:{} accuracy:{}".format(loss, accuracy)) #学習曲線 fig, (axL, axR) = plt.subplots(ncols=2, figsize=(10,4)) # loss def plot_history_loss(fit): # Plot the loss in the history axL.plot(fit.history['loss'],label="loss") axL.plot(fit.history['val_loss'],label="val_loss") axL.set_title('model loss') axL.set_xlabel('epoch') axL.set_ylabel('loss') axL.legend(loc='upper right') # acc def plot_history_acc(fit): # Plot the loss in the history axR.plot(fit.history['acc'],label="acc") axR.plot(fit.histry['val_acc'],label="val_acc") axR.set_title('model accuracy') axR.set_xlabel('epoch') axR.set_ylabel('accuracy') axR.legend(loc='upper right') plot_history_loss(fit) plot_history_acc(fit) ### 試したこと エラーの内容的にmodel.fitの箇所が間違っているとのことで、そこに関して色々調べてみたはいいものの、どうやらtrain[X]自体が違うような気がして(それ以降をいじっても同じエラーが出る)、元データが悪いのか?という感じになっています。 ### 補足情報(FW/ツールのバージョンなど) Mac OS 10.13.6

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回答1

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ベストアンサー

もしjupyterを使ってコードを書いているのであれば、
KernelをRestartしてから再度実行してみてください。
イメージ説明

投稿2019/05/25 08:35

haritoshi

総合スコア79

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f001

2019/05/25 13:41

無事エラー自体は治りました。ありがとうございます!
haritoshi

2019/05/25 13:51

scikit-learnだとfitで2回目以降でもモデルの学習ができると思いますが、keras(正確には、裏にあるtensorflowやTheano)だと、データに合わせて学習グラフを作成します。その影響で、入力したデータに合わせてモデルが固定されてしまうので、同じモデルで2回目以降のfitを行うと今回のようなエラーが出るのだと思います。
f001

2019/05/25 14:04

詳しい解説ありがとうございます。つまり、その入力したデータに合わせて固定化されてしまったモデルを解除、元に戻すために、kernal Restart という動作が必要だということですね.
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