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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