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Keras

Kerasは、TheanoやTensorFlow/CNTK対応のラッパーライブラリです。DeepLearningの数学的部分を短いコードでネットワークとして表現することが可能。DeepLearningの最新手法を迅速に試すことができます。

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。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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深層学習のデータをImageDataGeneratorを使って水増しをしたい

yuuurii

総合スコア7

Keras

Kerasは、TheanoやTensorFlow/CNTK対応のラッパーライブラリです。DeepLearningの数学的部分を短いコードでネットワークとして表現することが可能。DeepLearningの最新手法を迅速に試すことができます。

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。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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投稿2019/12/09 10:35

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。
深層学習で訓練画像のみをImageDataGeneratorを使って水増しをしたいです。

発生している問題・エラーメッセージ

AttributeError: 'NumpyArrayIterator' object has no attribute 'ndim'

該当のソースコード

python

1import glob 2from keras.preprocessing import image 3from PIL import Image 4import numpy as np 5 6folder = ["a", "b", "c"]#フォルダの数分追加 7image_size = 150 8 9x_image = [] 10y_label = [] 11for index, label in enumerate(folder): 12 dir = "./sample/" + label 13 files = glob.glob(dir + "/*.jpeg") 14 for i,file in enumerate(files): 15 img = Image.open(file) 16 img = img.convert('RGB') 17 img = img.resize((image_size,image_size)) 18 #data = np.asarray(img) 19 data = image.img_to_array(img) 20 x_image.append(data) 21 y_label.append(index) 22 23x_image = np.array(x_image) 24y_lable = np.array(y_label) 25 26import tensorflow as tf 27from keras.utils import np_utils 28from sklearn.model_selection import train_test_split 29 30x_image_float = x_image.astype('float32') 31x_image_float_norm = x_image_float / 255.0 32 33#正解ラベルの形式を変換 34y_label_categ = np_utils.to_categorical(y_lable,len(folder)) 35 36#学習用データとテストデータに分ける。下記ではテストデータに2割り当ている 37x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x_image_float_norm,y_label_categ,test_size = 0.20,random_state = 111)

試したこと

ここに問題に対して試したことを記載してください。

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

使用しているモデルはvgg16で、複数のジャンルがあるためsoftmax関数を使っています。
私が考えた事はフォルダの中にある画像データの2:8でテスト用の

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回答2

0

自己解決

学習用と水増し用のプログラムを分けて実装したところうまくいきました。

投稿2019/12/21 07:36

yuuurii

総合スコア7

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投稿2019/12/09 11:05

daesaka

総合スコア136

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yuuurii

2019/12/12 07:14 編集

上記のサイトや公式のドキュメント(https://keras.io/ja/preprocessing/image/)を参考にしてみましたが、同じエラーが出ました。 エラーの内容を調べると配列の次元の違いと出てきました。 この認識は間違っているのでしょうか。 もう少し詳しく教えて頂けると嬉しいです。 ```python datagen = ImageDataGenerator() datagen.fit(x_train) history = model.fit(datagen.flow(x_train, y_train, batch_size=32), steps_per_epoch=len(x_train), epochs=20, validation_data = (x_test,y_test))
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