Keras ShapeのValue Errorが発生する

Question

4つの数の要素をA(1)かB(0)のラベル付けし、新たに与えた4つの数を、AかBかの分類をしたいです。

今、下記のコードで学習まではうまくいくのですが、test.csvという4つの数を入れたデータを、predict()で予測しようとすると”ValueError: Error when checking input: expected dense_1_input to have shape (4,) but got array with shape (1,)”とのエラーコードが出てしまいます。

入力データを3つ増やし4x4行列の形にするとキチンと予測はできます。
各行毎の4つのデータを入力している動作を想定しているので、自分の中では1x4の行列でも動くのではと考えたのですが、なぜエラーが起こるのかを知りたいです。

※shapeの結果を追記※
それぞれの行列のshapeは以下のとおりです。testdataが今、予測したいデータで、dataが教師データです。

>>> print(testdata.shape)
(4,)
>>> print(data.shape)
(100, 4)
>>>

入力データ

12.7404,15.3204,9.74263,13.086

教師データの一部

9.60385,11.0032,9.32986,9.25753
9.37304,13.0028,11.0855,9.64098
8.40733,12.6233,10.2337,8.79376
8.73675,12.249,8.87519,7.89159
　　　　　　　・
　　　　　　　・
　　　　　　　・
11.7207,14.0737,10.9952,9.37442
12.7404,16.0793,14.1397,12.5642
11.2507,15.38,12.9987,12.0801
11.9871,15.1148,11.6168,10.9482
11.0797,13.8117,9.74263,8.2056
11.6802,15.2681,12.8943,12.1861

import numpy as np
from keras.utils import np_utils
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation

data = np.loadtxt(fname="CSV/teacher.csv", delimiter=",")
testdata = np.loadtxt(fname="CSV/test.csv", delimiter=",")

labels = np.array(
    [1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,
    0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0])
labels = np_utils.to_categorical(labels)

model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=4))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dense(2, activation='softmax'))

model.compile('rmsprop', 'categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

model.fit(data, labels, epochs = 100, validation_split = 0.2)

test=model.predict(testdata)
print(test)

Comments

[WathMorks]

data.shape?
testdata.shape?

[YMD_kts]

testdataは1行4列なのに何故か(4, )になっている？？ということでしょうか
>>> print(testdata.shape)
(4,)
>>> print(data.shape)
(100, 4)
>>>

Answer 1

testdataのshapeを変更.

testdata=testdata.reshape((1,4))