質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

ただいまの
回答率

89.50%

CNNモデルのsummaryの表示のさせ方がわからない

解決済

回答 1

投稿

  • 評価
  • クリップ 0
  • VIEW 208

redandgreen

score 1

前提・実現したいこと

2つの画像を判別するCNNのサマリーを表示させたいのですがやりかたがわかりません。
教えてください

発生している問題・エラーメッセージ

AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-5-db7da2c0b65d> in <module>
    102     save_path = saver.save(sess, "model.ckpt")
    103     model = ('model.ckpt')
--> 104     model.summary()

AttributeError: 'str' object has no attribute 'summary'

該当のソースコード

import sys
import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf
import tensorflow.python.platform
import os
import matplotlib.pyplot as plt

NUM_CLASSES = 2
IMAGE_SIZE = 28
IMAGE_PIXELS = IMAGE_SIZE*IMAGE_SIZE*3

flags = tf.app.flags
FLAGS = flags.FLAGS
tf.app.flags.DEFINE_string('f', '', 'kernel')
flags.DEFINE_string('train', 'train.txt', 'File name of train data')
flags.DEFINE_string('test', 'test.txt', 'File name of train data')
flags.DEFINE_string('train_dir', '/tmp/data', 'Directory to put the training data.')
flags.DEFINE_integer('max_steps', 200, 'Number of steps to run trainer.')
flags.DEFINE_integer('batch_size', 64, 'Batch size'
                     'Must divide evenly into the dataset sizes.')
flags.DEFINE_float('learning_rate', 1e-5, 'Initial learning rate.')

def inference(images_placeholder, keep_prob):
    """ 予測モデルを作成する関数

    引数: 
      images_placeholder: 画像のplaceholder
      keep_prob: dropout率のplace_holder

    返り値:
      y_conv: 各クラスの確率(のようなもの)
    """
    # 重みを標準偏差0.1の正規分布で初期化
    def weight_variable(shape):
      initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)
      return tf.Variable(initial)

    # バイアスを標準偏差0.1の正規分布で初期化
    def bias_variable(shape):
      initial = tf.constant(0.1, shape=shape)
      return tf.Variable(initial)

    # 畳み込み層の作成
    def conv2d(x, W):
      return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')

    # プーリング層の作成
    def max_pool_2x2(x):
      return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1],
                            strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')

    # 入力を28x28x3に変形
    x_image = tf.reshape(images_placeholder, [-1, 28, 28, 3])

    # 畳み込み層1の作成
    with tf.name_scope('conv1') as scope:
        W_conv1 = weight_variable([5, 5, 3, 32])
        b_conv1 = bias_variable([32])
        h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1)

    # プーリング層1の作成
    with tf.name_scope('pool1') as scope:
        h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1)

    # 畳み込み層2の作成
    with tf.name_scope('conv2') as scope:
        W_conv2 = weight_variable([5, 5, 32, 64])
        b_conv2 = bias_variable([64])
        h_conv2 = tf.nn.relu(conv2d(h_pool1, W_conv2) + b_conv2)



    # プーリング層2の作成
    with tf.name_scope('pool2') as scope:
        h_pool2 = max_pool_2x2(h_conv2)

    # 全結合層1の作成
    with tf.name_scope('fc1') as scope:
        W_fc1 = weight_variable([7*7*64, 1024])
        b_fc1 = bias_variable([1024])
        h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool2, [-1, 7*7*64])
        h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat, W_fc1) + b_fc1)
        # dropoutの設定
        h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob)

    # 全結合層2の作成
    with tf.name_scope('fc3') as scope:
        W_fc2 = weight_variable([1024, NUM_CLASSES])
        b_fc2 = bias_variable([NUM_CLASSES])

    # ソフトマックス関数による正規化
    with tf.name_scope('softmax') as scope:
        model=tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2) + b_fc2)

    # 各ラベルの確率のようなものを返す
    return y_conv

def loss(logits, labels):
    """ lossを計算する関数

    引数:
      logits: ロジットのtensor, float - [batch_size, NUM_CLASSES]
      labels: ラベルのtensor, int32 - [batch_size, NUM_CLASSES]

    返り値:
      cross_entropy: 交差エントロピーのtensor, float

    """

    # 交差エントロピーの計算
    cross_entropy = -tf.reduce_sum(labels*tf.log(logits))
    # TensorBoardで表示するよう指定
    tf.summary.scalar("cross_entropy", cross_entropy)
    return cross_entropy

def training(loss, learning_rate):
    """ 訓練のOpを定義する関数

    引数:
      loss: 損失のtensor, loss()の結果
      learning_rate: 学習係数

    返り値:
      train_step: 訓練のOp

    """

    train_step = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate).minimize(loss)
    return train_step

def accuracy(logits, labels):
    """ 正解率(accuracy)を計算する関数

    引数: 
      logits: inference()の結果
      labels: ラベルのtensor, int32 - [batch_size, NUM_CLASSES]

    返り値:
      accuracy: 正解率(float)

    """
    correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(logits, 1), tf.argmax(labels, 1))
    accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float"))
    tf.summary.scalar("accuracy", accuracy)
    return accuracy

#適合率(precision)を計算する関数
def precision(logits, labels):

    preds  = tf.argmax(logits, 1)
    labels = tf.argmax(labels, 1)
    precision, update_op = tf.metrics.precision(labels, preds)
    return precision

if __name__ == '__main__':

         # ファイルを開く
    f = open('train/train.txt')
    # データを入れる配列
    train_image = []
    train_label = []
    for line in f:
        # 改行を除いてスペース区切りにする
        line = line.rstrip()
        l = line.split()
        # データを読み込んで28x28に縮小
        img = cv2.imread('train/'+l[0])
        img = cv2.resize(img, (28, 28))
        # 一列にした後、0-1のfloat値にする
        train_image.append(img.flatten().astype(np.float32)/255.0)
        # ラベルを1-of-k方式で用意する
        tmp = np.zeros(NUM_CLASSES)
        tmp[int(l[1])] = 1
        train_label.append(tmp)
    # numpy形式に変換
    train_image = np.asarray(train_image)
    train_label = np.asarray(train_label)
    f.close()

    f = open('test/test.txt')
    test_image = []
    test_label = []

    for line in f:
        line = line.rstrip()
        l = line.split()
        img = cv2.imread('test/'+l[0])
        img = cv2.resize(img, (28, 28))
        test_image.append(img.flatten().astype(np.float32)/255.0)
        tmp = np.zeros(NUM_CLASSES)
        tmp[int(l[1])] = 1
        test_label.append(tmp)
    test_image = np.asarray(test_image)
    test_label = np.asarray(test_label)
    f.close()

    with tf.Graph().as_default():
        # 画像を入れる仮のTensor
        images_placeholder = tf.placeholder("float", shape=(None, IMAGE_PIXELS))
        # ラベルを入れる仮のTensor
        labels_placeholder = tf.placeholder("float", shape=(None, NUM_CLASSES))
        # dropout率を入れる仮のTensor
        keep_prob = tf.placeholder("float")

        # inference()を呼び出してモデルを作る
        logits = inference(images_placeholder, keep_prob)
        # loss()を呼び出して損失を計算
        loss_value = loss(logits, labels_placeholder)
        # training()を呼び出して訓練
        train_op = training(loss_value, FLAGS.learning_rate)
        # 精度の計算
        acc = accuracy(logits, labels_placeholder)
        prec = precision(logits, labels_placeholder)

        # 保存の準備
        saver = tf.train.Saver()
        # Sessionの作成
        sess = tf.Session()
        # 変数の初期化
        sess.run(tf.initialize_all_variables())
        # 訓練の実行
        if len(train_image) % FLAGS.batch_size is 0:
            train_batch = len(train_image)/FLAGS.batch_size
        else:
            train_batch = int((len(train_image)/FLAGS.batch_size)+1)

        shuffle_idx = np.arange(len(train_label))

        for step in range(FLAGS.max_steps):
            np.random.shuffle(shuffle_idx)
            for i in range(train_batch):
                # batch_size分の画像に対して訓練の実行
                batch = FLAGS.batch_size*i
                batch_idx = shuffle_idx[batch:batch+FLAGS.batch_size]
                # feed_dictでplaceholderに入れるデータを指定する
                sess.run(train_op, feed_dict={
                  images_placeholder: train_image[batch_idx],
                  labels_placeholder: train_label[batch_idx],
                  keep_prob: 1.0})

            # 1 step終わるたびに精度を計算する
            train_accuracy = sess.run(acc, feed_dict={
                images_placeholder: train_image,
                labels_placeholder: train_label,
                keep_prob: 1.0})
            print(step, train_accuracy)


    # 訓練が終了したらテストデータに対する精度を表示
    print(sess.run(acc, feed_dict={
        images_placeholder: test_image,
        labels_placeholder: test_label,
        keep_prob: 1.0}))

    # 最終的なモデルを保存
    save_path = saver.save(sess, "model.ckpt")
    model = ('model.ckpt')
    model.summary()

試したこと

model.summary()で表示させるのはわかって試してみたんですが、modelが定義されていないとでたのでsummaryの前にmodel=と書いてみたのですがうまくいかなかったです。

  • 気になる質問をクリップする

    クリップした質問は、後からいつでもマイページで確認できます。

    またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

    クリップを取り消します

  • 良い質問の評価を上げる

    以下のような質問は評価を上げましょう

    • 質問内容が明確
    • 自分も答えを知りたい
    • 質問者以外のユーザにも役立つ

    評価が高い質問は、TOPページの「注目」タブのフィードに表示されやすくなります。

    質問の評価を上げたことを取り消します

  • 評価を下げられる数の上限に達しました

    評価を下げることができません

    • 1日5回まで評価を下げられます
    • 1日に1ユーザに対して2回まで評価を下げられます

    質問の評価を下げる

    teratailでは下記のような質問を「具体的に困っていることがない質問」、「サイトポリシーに違反する質問」と定義し、推奨していません。

    • プログラミングに関係のない質問
    • やってほしいことだけを記載した丸投げの質問
    • 問題・課題が含まれていない質問
    • 意図的に内容が抹消された質問
    • 過去に投稿した質問と同じ内容の質問
    • 広告と受け取られるような投稿

    評価が下がると、TOPページの「アクティブ」「注目」タブのフィードに表示されにくくなります。

    質問の評価を下げたことを取り消します

    この機能は開放されていません

    評価を下げる条件を満たしてません

    評価を下げる理由を選択してください

    詳細な説明はこちら

    上記に当てはまらず、質問内容が明確になっていない質問には「情報の追加・修正依頼」機能からコメントをしてください。

    質問の評価を下げる機能の利用条件

    この機能を利用するためには、以下の事項を行う必要があります。

回答 1

checkベストアンサー

0

    # ソフトマックス関数による正規化
    with tf.name_scope('softmax') as scope:
        model=tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2) + b_fc2)

    # 各ラベルの確率のようなものを返す

ここの model を使います。
使い方は、あなたがどういう属性の変数をどう使いたいかで変わります。

投稿

  • 回答の評価を上げる

    以下のような回答は評価を上げましょう

    • 正しい回答
    • わかりやすい回答
    • ためになる回答

    評価が高い回答ほどページの上位に表示されます。

  • 回答の評価を下げる

    下記のような回答は推奨されていません。

    • 間違っている回答
    • 質問の回答になっていない投稿
    • スパムや攻撃的な表現を用いた投稿

    評価を下げる際はその理由を明確に伝え、適切な回答に修正してもらいましょう。

  • 2019/10/22 14:56

    回答ありがとうございます。
    Layer (type)やOutput ShapeやParam #を一覧の表で表示させたいのですがどうすればいいですか。
    教えてください。お願いします。

    キャンセル

  • 2019/10/22 20:01

    変数にはスコープと呼ばれる有効範囲があります。その範囲以内であれば使用できます。最初の質問は、その範囲を超えたところで使用しようとしています。
    表示させたいのであれば表示させたい属性を持っている変数が有効なところで使用してください。
    ということで、「あなたがどういう属性の変数をどう使いたいかで変わります。」

    キャンセル

  • 2019/10/23 15:35

    詳しい解説ありがとうございます。
    意味が分かりました。
    少しやってみます。

    キャンセル

15分調べてもわからないことは、teratailで質問しよう!

  • ただいまの回答率 89.50%
  • 質問をまとめることで、思考を整理して素早く解決
  • テンプレート機能で、簡単に質問をまとめられる