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fit_generator()を用いて,深層学習モデルの学習途中に出たエラー

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ruto844

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前提・実現したいこと

kerasを用いて3DCNNを実装して,動画の自動分類を行うとしています.
モデルは,kerasで構築.ジェネレータは自作のものです.
環境は,google colabを利用しています.

あとは,学習をするだけの状態になったのでfit_generator()で学習を開始したところ,以下のエラー文がでてきました.
途中までは学習が済んでいるのに,6/165でいきなりinputの形が違う,というエラーがでた理由がわかりません.
何かアドバイスをよろしくお願いします.

発生している問題・エラーメッセージ

 6/165 [>.............................] - ETA: 7:57 - loss: 16.1181 - acc: 0.0000e+00Traceback (most recent call last):
 File "main.py", line 64, in <module>
    epochs=1)
...
...
...
ValueError: Error when checking input: expected conv3d_1_input to have 5 dimensions, but got array with shape (8, 1)

該当のソースコード

validation_ratio = 0.3

num_sample = len(lists)
sample_idxs = range(0,num_sample)
sample_idxs = np.random.permutation(sample_idxs)
train_sample_idx = sample_idxs[0:int((1-validation_ratio)*num_sample)]
valid_sample_idx = sample_idxs[int((1-validation_ratio)*num_sample):]
train_generator = video_generator.generate_train_from_directory(8,'data',train_sample_idx)
valid_generator = video_generator.generate_valid_from_directory(8,'data',valid_sample_idx)

model = C3d_model.get_model(summary=True)

print("学習開始")

history = model.fit_generator(train_generator,steps_per_epoch=len(train_sample_idx)/8,
                                epochs=1)

acc = model.evaluate_generator(valid_generator,steps = 10,
                                verbos=1)

print("loss: ",acc[0])
print("accuracy: " ,acc[1])

試したこと

バッチサイズを32→8にすることで一回の計算負荷を小さくしてみた.

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

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回答 2

checkベストアンサー

+2

おそらく、6 iteration 目に読み込んだサンプルのどれかがモデルの入力の形状に合っていないということではないでしょうか?
フレーム数が他のと違う、フレームの大きさが他のと違うなど

投稿

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  • 2019/12/03 21:06

    インプットサンプルの形状を調べて見たところ, モデルへの入力形式(batch_size, 20, 480,640,3)に対して, 20(動画の秒数)でなく,20秒未満の動画がデータセット内に存在することがわかりました.

    データセットから秒数の異なる(20秒でない)動画データを覗くことによりエラーを改善することができました.ありがとうございました.

    キャンセル

+1

conv3d_1の入力は5次元の必要があるけれども、今回入れているのは(8,1)という二次元配列?だからだめですよということだと思います。
インプットデータの形状を調べて改善してみるといいのではないでしょうか。

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  • 2019/12/03 21:08

    データセットを調べて見たところ, 入力形式が異なるいくつかのデータを見つけることができました.

    それらのデータを除くことにより、エラーを改善することができました.回答ありがとうございました.

    キャンセル

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