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深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

関数

関数(ファンクション・メソッド・サブルーチンとも呼ばれる)は、はプログラムのコードの一部であり、ある特定のタスクを処理するように設計されたものです。

Python

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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深層構造の構築のエラーの対処方法

surphy

総合スコア101

深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

関数

関数(ファンクション・メソッド・サブルーチンとも呼ばれる)は、はプログラムのコードの一部であり、ある特定のタスクを処理するように設計されたものです。

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投稿2019/11/29 01:29

編集2019/11/29 01:34

困っていること

エラーの原因がわからず、修正方法がわからない。
positional argumentsが1-3個のはずが8個になっているということですが、
layers.Dense(1)と記載してますし、1個に指定しているはずです。
なぜこのエラーが出ているのでしょうか。

発生している問題・エラーメッセージ

--------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-4-dcb2d497a5a7> in <module>() 6 layers.Flatten(), 7 layers.Dense(500, activation = "relu"), ----> 8 layers.Dense(1) 9 ) 10 /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow_core/python/training/tracking/base.py in _method_wrapper(self, *args, **kwargs) 455 self._self_setattr_tracking = False # pylint: disable=protected-access 456 try: --> 457 result = method(self, *args, **kwargs) 458 finally: 459 self._self_setattr_tracking = previous_value # pylint: disable=protected-access TypeError: __init__() takes from 1 to 3 positional arguments but 8 were given

コード内容

python

1model = tf.keras.Sequential( 2 layers.Conv2D(20, kernel_size=5, strides=1, padding="same", activation="relu", input_shape=(height, width, 3)), 3 layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)), 4 layers.Conv2D(50, kernel_size=5, padding="same", activation="relu"), 5 layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)), 6 layers.Flatten(), 7 layers.Dense(500, activation = "relu"), 8 layers.Dense(1) 9) 10 11model.compile(loss="mse", optimizer="adam") 12 13model.summary()

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tiitoi

2019/11/29 01:37

tensorflow のバージョンが Keras が求めてるバージョンと合っていないのではないでしょうか
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回答1

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ベストアンサー

Sequentialは引数にlayerのリストなどを取るんじゃないでしょうか。[]()でlayersをくくってみてください。

Python

1model = tf.keras.Sequential([ 2 layers.Conv2D(20, kernel_size=5, strides=1, padding="same", activation="relu", input_shape=(height, width, 3)), 3 layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)), 4 layers.Conv2D(50, kernel_size=5, padding="same", activation="relu"), 5 layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)), 6 layers.Flatten(), 7 layers.Dense(500, activation = "relu"), 8 layers.Dense(1) 9]) 10

https://www.tensorflow.org/guide/keras/overview#set_up_training

投稿2019/11/29 01:40

tachikoma

総合スコア3601

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surphy

2019/11/29 01:44 編集

ご回答ありがとうございます。 Sequentialの引数がリストであることを知らず、勉強になりました。 動かすことができました。
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