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Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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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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KerasでのPredictができない

oratiek1234
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投稿2019/07/26 09:42

PythonとKerasでお音声を学習させていました。学習自体はなんとか回ったのですが、予測ができません。(model.predict)詳しくは下記のエラーを見てください。
おそらく配列の形が間違っているということだと思ったので、reshapeを使ってみたのですが、うまくいきませんでした。わかるかた回答、アドバイスよろしくお願いします。

###エラー
ValueError: Error when checking input: expected dense_1_input to have shape (44032,) but got array with shape (1,)

###コード
学習した時のコード

python

1import numpy as np 2from sklearn.model_selection import train_test_split 3import cv2 4import os 5from keras.models import Sequential 6from keras.utils import np_utils 7from keras.layers.convolutional import Conv2D, UpSampling1D 8from keras.layers.pooling import MaxPooling1D 9from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten 10from keras.preprocessing.image import array_to_img, img_to_array 11import librosa 12 13X = [] 14Y = [] 15 16for file in os.listdir("data/train/other/"): 17 if file == ".DS_Store": 18 continue 19 path = "data/train/other/" + file 20 sound = librosa.load(path) 21 sound = sound[0] 22 print(sound.shape) 23 X.append(sound) 24 Y.append(0) 25 26for file in os.listdir("data/train/seki/"): 27 if file == ".DS_Store": 28 continue 29 path = "data/train/other/" + file 30 sound = librosa.load(path) 31 sound = sound[0] 32 print(sound.shape) 33 X.append(sound) 34 Y.append(1) 35 36X = np.asarray(X) 37Y = np.asarray(Y) 38 39Y = np_utils.to_categorical(Y,2) 40X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.33, random_state = 111) 41model = Sequential() 42 43model.add(Dense(20, activation = "relu", input_dim = (44032))) 44model.add(Dense(20, activation = "relu")) 45model.add(Dense(30, activation = "relu")) 46model.add(Dense(2, activation = "softmax")) 47 48model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='Adam', metrics=['accuracy']) 49# 実行。出力はなしで設定(verbose=0)。 50model.fit(X_train, y_train, batch_size=5, epochs=300, validation_data = (X_test, y_test)) 51model.save("seki2.h5")

予測した時のコード

python

1from keras.models import load_model 2import numpy as np 3import os 4import librosa 5 6model = load_model("seki2.h5") 7 8sound = librosa.load("data/train/other/0.wav")[0] 9print(sound) 10result = model.predict_classes(sound)

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回答1

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ベストアンサー

予測の方で、モデルをloadしたあとに

python

1model.summary()

と書いておけば、入力の形が見れます。soundの方も

python

1print(sound.shape)

とすれば形状が見れます。2つを比べてみてください

投稿2019/07/27 08:09

Yhaya

総合スコア437

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回答へのコメント

oratiek1234

2019/07/28 03:16

画像をOpencvで読み込んで(100,100)にリサイズして、モデルのinput_shapeを(100,100)にしてもうまくいきませんした。下記のようなエラーが出ます。下記のエラーにしたがってinput_shapeを(40、1)に変更すると、(100、100)を受け取りましたとなります。 どうしたらいいですかね ValueError: Error when checking target: expected dense_2 to have 3 dimensions, but got array with shape (40, 1)
Yhaya

2019/07/28 06:48

入力は画像なのですか?wav拡張子は音声データだと思ったのですが 最初のDenseでinput_dim = (44032)としているので、この形で入れないとエラーが出ると思います。
Yhaya

2019/07/28 07:08 編集

ちなみに画像の方だと,うまく行かない原因は2通りあって、 - 画像を(100, 100)の大きさにリサイズしたが、実際にはチャネルが含まれていて(100, 100, 3)(RGBの場合)になっている。 - numpy.ndarrayにしたあとの状態でshapeで形状を確認する - もしも(100, 100, 3)担っていたらinput_shapeを直す もう一つは - バッチサイズを忘れている。Kerasだと、input_shapeを(100, 100)に指定しても実は先頭にバッチのぶんの次元が加わっていることがあります。 - model.summary()をしたときにOutput ShapeのところにNoneがあったらそれがバッチに対応 - (100, 100)の入力を(1, 100, 100)にreshapeして入れる
oratiek1234

2019/12/06 12:26

回答ありがとうございます。参考にさせてもらいます。

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