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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

import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split import cv2 import os from keras.models import Sequential from keras.utils import np_utils from keras.layers.convolutional import Conv2D, UpSampling1D from keras.layers.pooling import MaxPooling1D from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten from keras.preprocessing.image import array_to_img, img_to_array import librosa X = [] Y = [] for file in os.listdir("data/train/other/"): if file == ".DS_Store": continue path = "data/train/other/" + file sound = librosa.load(path) sound = sound[0] print(sound.shape) X.append(sound) Y.append(0) for file in os.listdir("data/train/seki/"): if file == ".DS_Store": continue path = "data/train/other/" + file sound = librosa.load(path) sound = sound[0] print(sound.shape) X.append(sound) Y.append(1) X = np.asarray(X) Y = np.asarray(Y) Y = np_utils.to_categorical(Y,2) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.33, random_state = 111) model = Sequential() model.add(Dense(20, activation = "relu", input_dim = (44032))) model.add(Dense(20, activation = "relu")) model.add(Dense(30, activation = "relu")) model.add(Dense(2, activation = "softmax")) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='Adam', metrics=['accuracy']) # 実行。出力はなしで設定(verbose=0)。 model.fit(X_train, y_train, batch_size=5, epochs=300, validation_data = (X_test, y_test)) model.save("seki2.h5")

予測した時のコード

python

from keras.models import load_model import numpy as np import os import librosa model = load_model("seki2.h5") sound = librosa.load("data/train/other/0.wav")[0] print(sound) result = model.predict_classes(sound)

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