keras astypeエラーについて

Question

# coding:utf-8

import keras
from keras.utils import np_utils
from keras.layers.convolutional import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation, Flatten
from keras.preprocessing.image import array_to_img, img_to_array, list_pictures, load_img
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.preprocessing import image



#【学習データの読み込み】
X = []
Y = []#category_name
datagen = ImageDataGenerator(horizontal_flip=True)
max_img_num = 10


# a画像
for picture in list_pictures('dir/pic/a'):
    img = img_to_array(load_img(picture, target_size=(32,32)))
    X.append(img)
    Y.append(0)

    img2 = image.load_img(picture, target_size=(32,32))
    x  = image.img_to_array(img2)
    x = x.reshape((1,) + x.shape)
for d in datagen.flow(x, batch_size=1):
    X.append(image.array_to_img(d[0], scale=True))
    if (len(X) % max_img_num) == 0:
        break
    X.append(img2)

# b画像
for picture in list_pictures('/dir/pic/b'):
    img = img_to_array(load_img(picture, target_size=(32,32)))
    X.append(img)
    X.append(img2)

    Y.append(1)

# 画素値を0から1の範囲に変換
X = X.astype('float32')
X = X / 255.0

# クラスの形式を変換
Y = np_utils.to_categorical(Y, 1)

# 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=0.2)

# 【CNNを構築】
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(0.6))
model.add(Dense(2))
model.add(Activation('softmax'))

# 【コンパイル】
model.compile(loss='categorical_crossentropy',#損失関数
              optimizer='adam',#最適化、オブジェクト
              metrics=['accuracy'])#評価関数、正解率

#【学習実行】
history = model.fit(X_train, y_train, batch_size=64, epochs=1,
                   validation_data = (X_test, y_test), verbose = 1)


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

#【学習をグラフ表示】
%matplotlib inline
plt.plot(history.history['acc'])
plt.plot(history.history['val_acc'])
plt.title('model accuracy')
plt.legend(['train', 'test'], loc='upper left')
plt.show()    
plt.plot(history.history['loss'])
plt.plot(history.history['val_loss'])
plt.title('model loss')
plt.legend(['loss', 'val_loss'], loc='upper left')
plt.show()

#エラー
AttributeError                           
 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-36-9b9eeea39b2c> in <module>
 X = X.astype('float32')
AttributeError: 'list' object has no attribute 'astype'

kerasにて自分で拾ってきた画像で学習を行ってます。
本来の画像に加えて、ImageDataGeneratorでオーギュメントした画像のarrayをXに渡したいです。
様々なページを参考にさせていただいたのですが、astypeのエラーが出てしまいます。。。
４次元データを渡しているはずなのですが、なぜエラーが出てしまうのか不明です。
宜しくお願い致します。

Answer 1

Xはそのままではpythonのlistになっていますので、numpy配列のメソッドや機能を使いたければ明示的に変換する必要があります。

X = np.array(X)

でたぶんいけるでしょう。

Comments

[22Go]

X = np.array(X)
X = X.astype('float32')
ということでしょうか？
ValueError: setting an array element with a sequence.となってしまいました。

[hayataka2049]

Xの各要素でshapeが違っていたりするのでは。

[22Go]

ImageDataGeneratorで画像をオーギュメンテーションしたらshapeが変わってしまったのかと思うのですが、reshapeしてあるので要素は整っていると思ってました。printして確認してみたのですが、どう変更していいのかわかりませんので教えていただきたです。

[hayataka2049]

私にもわかりません、ごめんなさい。コーディングの意図の説明と状況を再現できるだけのデータの提供があれば、何らかの助けになるかもしれません。
わかる範囲でコメントすると、
img2 = image.load_img(picture, target_size=(32,32))
x = image.img_to_array(img2)
x = x.reshape((1,) + x.shape)
のあたりは明確に変です。このループで最後にxとimg2に代入された要素が後ろでずっと使い回される訳だけど、それでいいんですか？
あとはXのリストの各要素のshapeをちゃんと見ること。