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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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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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投稿2019/06/08 11:21

編集2022/01/12 10:58

python

# 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()

python

#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。
枚数を増やすためにImageDataGeneratorを利用したいのですが、
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。

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