前提・実現したいこと
ここに質問の内容を詳しく書いてください。
(例)PHP(CakePHP)で●●なシステムを作っています。
■■な機能を実装中に以下のエラーメッセージが発生しました。
発生している問題・エラーメッセージ
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
# coding:utf-8 import keras from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers.convolutional import Conv2D, MaxPooling2D from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation, Flatten import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from PIL import Image import glob folder = ["apple","banana"] image_size = 50 X = [] Y = [] for index, name in enumerate(folder): dir = "./" + name files = glob.glob(dir + "/*.jpg") for i, file in enumerate(files): image = Image.open(file) image = image.convert("RGB") image = image.resize((image_size, image_size)) data = np.asarray(image) X.append(data) Y.append(index) X = np.array(X) Y = np.array(Y) X = X.astype('float32') X = X / 255.0 # 正解ラベルの形式を変換 Y = np_utils.to_categorical(Y, 2) # 学習用データとテストデータ X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.20) # CNNを構築 model = Sequential() model.add(Conv2D(32, (3, 3), padding='same',input_shape=(64,64,3))) model.add(Activation('relu')) model.add(Conv2D(32, (3, 3))) model.add(Activation('relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Dropout(0.25)) model.add(Conv2D(64, (3, 3), padding='same')) model.add(Activation('relu')) model.add(Conv2D(64, (3, 3))) model.add(Activation('relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Dropout(0.25)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(512)) model.add(Activation('relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(4)) model.add(Activation('softmax')) # コンパイル model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='SGD',metrics=['accuracy']) #訓練 history = model.fit(X_train, y_train, epochs=200)
試したこと
他の訓練のコードを試してみたが同じエラーになる
補足情報(FW/ツールのバージョンなど)
参考にしているサイトでは
model.add(Conv2D(32, (3, 3), padding='same',input_shape=X_train.shape[1:]))
だったがエラーが出たので
model.add(Conv2D(32, (3, 3), padding='same',input_shape=(64,64,3)))
に変えhistory = model.fit(X_train, y_train, epochs=200)
を実行したらエラーが出てつまずいた
サイトにあるコードを参考にしているのでコードの知識は皆無です
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