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CNNを用いて画像の判別をする初歩的なAIを組んでいます。参照時にmodelでエラーを吐いたので助けてください

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前提・実現したいこと

Python初心者です
Python3でKeras、Numpy、Tensorflowを使って画像の判別をするプログラムを組んでいたのですがテストデータとトレインデータを参照しモデルにする際にエラーが発生しました

発生している問題・エラーメッセージ

Using TensorFlow backend.
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-1-01647cf04319> in <module>
     87 y_test  = np_utils.to_categorical(y_test, nb_classes)
     88 
---> 89 model = model.fit(X_train,y_train,epochs=6,batch_size=1,validation_data=(X_test,y_test))
     90 
     91 score = model.model.evaluate(x=X_test,y=y_test)

~\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py in fit(self, x, y, batch_size, epochs, verbose, callbacks, validation_split, validation_data, shuffle, class_weight, sample_weight, initial_epoch, steps_per_epoch, validation_steps, validation_freq, max_queue_size, workers, use_multiprocessing, **kwargs)
   1173                 val_x, val_y,
   1174                 sample_weight=val_sample_weight,
-> 1175                 batch_size=batch_size)
   1176             if self._uses_dynamic_learning_phase():
   1177                 val_inputs = val_x + val_y + val_sample_weights + [0]

~\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py in _standardize_user_data(self, x, y, sample_weight, class_weight, check_array_lengths, batch_size)
    577             feed_input_shapes,
    578             check_batch_axis=False,  # Don't enforce the batch size.
--> 579             exception_prefix='input')
    580 
    581         if y is not None:

~\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training_utils.py in standardize_input_data(data, names, shapes, check_batch_axis, exception_prefix)
    133                         ': expected ' + names[i] + ' to have ' +
    134                         str(len(shape)) + ' dimensions, but got array '
--> 135                         'with shape ' + str(data_shape))
    136                 if not check_batch_axis:
    137                     data_shape = data_shape[1:]

ValueError: Error when checking input: expected conv2d_1_input to have 4 dimensions, but got array with shape (0, 1)

該当のソースコード

from PIL import Image
import os, glob
import numpy as np
import random, math

train_dir = "/users/User/documents/train_pic"

test_dir = "/users/User/documents/test_pic"

categories = ["1","2","3","4","5","6"]

nb_classes = len(categories)

X = []

Y = []

def make_sample(files):
    global X, Y
    X = []
    Y = []
    for cat, fname in files:
        add_sample(cat, fname)
    return np.array(X), np.array(Y)

def add_sample(cat, fname):
    img = Image.open(fname)
    img = img.convert("RGB")
    img = img.resize((150, 150))
    data = np.asarray(img)
    X.append(data)
    Y.append(cat)

trainfiles = []

testfiles = []

for idx, cat in enumerate(categories):
    image_dir = train_dir + "/" + cat
    files = glob.glob(image_dir + "/*.jpeg")
    for f in files:
        trainfiles.append((idx, f))

for idx, cat in enumerate(categories):
    image_dir = test_dir + "/" + cat
    files = glob.glob(image_dir + "/*.jpeg")
    for f in files:
        testfiles.append((idx, f))

X_train, y_train = make_sample(trainfiles)
X_test, y_test = make_sample(testfiles)
xy = (X_train, X_test, y_train, y_test)

np.save("/users/User/documents/cat.npy", xy)
from keras import layers, models,optimizers

from PIL import Image
import os, glob
import numpy as np
import random, math
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.utils import np_utils

os.environ ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'] = 'True'

model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32,(3,3),activation="relu",input_shape=(150,150,3)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2,2)))
model.add(layers.Conv2D(64,(3,3),activation="relu"))
model.add(layers.MaxPooling2D((2,2)))
model.add(layers.Conv2D(128,(3,3),activation="relu"))
model.add(layers.MaxPooling2D((2,2)))
model.add(layers.Conv2D(128,(3,3),activation="relu"))
model.add(layers.MaxPooling2D((2,2)))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(512,activation="relu"))

model.add(layers.Dense(6,activation="sigmoid")) 
model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='adadelta',metrics=['accuracy'])

X_train, X_test, y_train, y_test = np.load("/users/User/documents/cat.npy",allow_pickle = True)

X_train = X_train.astype("float") / 255
X_test  = X_test.astype("float")  / 255

y_train = np_utils.to_categorical(y_train, nb_classes)
y_test  = np_utils.to_categorical(y_test, nb_classes)

model = model.fit(X_train,y_train,epochs=6,batch_size=1,validation_data=(X_test,y_test))

score = model.model.evaluate(x=X_test,y=y_test)

print('loss=', score[0])
print('accuracy=', score[1])

for i in range(5):
    plt.subplot(2, 5, i+1)
    plt.imshow(X_test[i], 'gray')

pred = np.argmax(model.predict(X_test[0:5]), axis=1)
print(pred)

試したこと

自身の学習途中だったのでどういったことが原因になっているのかわからず参考にしているサイトを確認しその通りにしてみたのですがうまくいかずヴァージョン違いもいくつか発見したため書き換えましたがこのエラーが治らずに困っています

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

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0

conv2dには四次元の配列が必要です。
例えば
n: データ数
w:画像の幅(ピクセル数)
h:画像の高さ(ピクセル数)
RGB:RGB
(n, w, h, RGB)

けれど、(0, 1)の二次元配列をいれているので、エラーが出ています。

テストデータとトレインデータの整形でつまづいているはずです。
見直してみてください。

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