機械学習でディープラーニングを実行できない。

Question

機械学習で次のエラーが出ます。
/Users/idaryuunosuke/.pyenv/versions/anaconda3-5.3.1/envs/py35/lib/python3.5/importlib/_bootstrap.py:222: RuntimeWarning: compiletime version 3.6 of module 'tensorflow.python.framework.fast_tensor_util' does not match runtime version 3.5
return f(*args, **kwds)
WARNING:tensorflow:From /Users/idaryuunosuke/.pyenv/versions/anaconda3-5.3.1/envs/py35/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/keras/_impl/keras/backend.py:3086: calling reduce_sum (from tensorflow.python.ops.math_ops) with keep_dims is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
keep_dims is deprecated, use keepdims instead
WARNING:tensorflow:From /Users/idaryuunosuke/.pyenv/versions/anaconda3-5.3.1/envs/py35/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/keras/_impl/keras/backend.py:1557: calling reduce_mean (from tensorflow.python.ops.math_ops) with keep_dims is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
keep_dims is deprecated, use keepdims instead
Traceback (most recent call last):
File "deep2.py", line 33, in <module>
epochs=300)
File "/Users/idaryuunosuke/.pyenv/versions/anaconda3-5.3.1/envs/py35/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/keras/_impl/keras/models.py", line 920, in fit
validation_steps=validation_steps)
File "/Users/idaryuunosuke/.pyenv/versions/anaconda3-5.3.1/envs/py35/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/keras/_impl/keras/engine/training.py", line 1592, in fit
batch_size=batch_size)
File "/Users/idaryuunosuke/.pyenv/versions/anaconda3-5.3.1/envs/py35/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/keras/_impl/keras/engine/training.py", line 1431, in _standardize_user_data
exception_prefix='input')
File "/Users/idaryuunosuke/.pyenv/versions/anaconda3-5.3.1/envs/py35/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/keras/_impl/keras/engine/training.py", line 132, in _standardize_input_data
arrays[i] = array
ValueError: could not broadcast input array from shape (2,1) into shape (2)

以下コードです

import tensorflow as tf
import tensorflow.contrib.keras as keras
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
import numpy as np

# データの読み込み --- (*1)
analysisresults_data = pd.read_csv("analysis_resultstable_BX.csv",encoding="utf-8")

# データをラベルと入力データに分離する
y = analysisresults_data.loc[:,["Result"]]
x = analysisresults_data.loc[:,["Signatures_id","Hit_count"]]


# 学習用とテスト用に分割する --- (*2)
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size = 0.2, train_size = 0.8, shuffle = True)

# モデル構造を定義 --- (*3)
Dense = keras.layers.Dense
model = keras.models.Sequential()
model.add(Dense(10, activation='relu', input_shape=(1,)))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) # ---(*3a)

# モデルを構築 --- (*4)
model.compile(
    loss='categorical_crossentropy',
    optimizer='adam',
    metrics=['accuracy'])

# 学習を実行 --- (*5)
model.fit(x_train, y_train,
    batch_size=20,
    epochs=300)

# モデルを評価 --- (*6)
score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=1)
print('正解率=', score[1], 'loss=', score[0])

何かわかる方いましたら教えてください。

Comments

[quickquip]

エラーは
ValueError: Error when checking input: expected dense_input to have shape (1,) but got array with shape (2,)
じゃありませんか?

[quickquip]

tensorflowのバージョン
ファイルの中身
もないと困るかも

[qax]

エラーの全文を書きましょう。
同じ質問を何度もするのではなく、解決していないならば、同じ質問内でコメントした方が、新しく見た人も経緯が見えて答えやすいと思います。

[qax]

input_shape=(1,)
は　
input_shape=(2,)
でしょう。

[Rondon7251]

エラー内容追記しましたのでよろしくお願いします。

[quickquip]

貼ったコードが間違っているか、編集しているコードと実行しているコードが違っている可能性があります。
あとtensorflowのバージョン。Kerasのバージョンもある方が調べやすそうです。

[Rondon7251]

以下バージョンです。
tensorflow 1.5.0
Keras 2.1.4

Answer 1

テンソルの次元が違うようです。
おそらく、ラベルの次元を一次元にしなければならないのではないでしょうか。

y = analysisresults_data.loc[:,["Result"]].flatten()

としてみてください。

Comments

[Rondon7251]

flatten()はダメでした

Answer 2

y = analysisresults_data.loc[:,["Result"]].to_numpy()
x = analysisresults_data.loc[:,["Signatures_id","Hit_count"]].to_numpy()

model.add(Dense(10, activation='relu', input_shape=(2,)))

でしょうか。

Comments

[quickquip]

バージョンをそろえたらようやくエラーが同じになりました。
が、本筋はそこではなかったのですね……。

[Rondon7251]

バージョンを上げたらエラーが解消されますかね。

[quickquip]

コードをこう修正してくださいというのが回答の主旨です。