前提・実現したいこと
現在python で自作の転移学習を試みております。
以下のサイトを参考に、VGG16モデルによる転移学習を実装しました。
https://intellectual-curiosity.tokyo/2019/07/09/kerasで転移学習を行う方法/
こちらで作成した学習済みモデルを新たに読み込み直し、
転移学習を行おうと考えましたが、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
base_model = model(weights='imagenet', include_top=False, input_tensor=input_tensor,) の箇所で以下のエラーが発生しました。 TypeError: __call__() missing 1 required positional argument: 'inputs'
該当のソースコード
python
1 2from keras.models import Model 3from keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D,Input 4from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator 5import matplotlib.pyplot as plt 6from tensorflow.python.keras.models import load_model 7model = load_model('transfer.h5') 8model.summary() 9 10N_CATEGORIES = 2 11IMAGE_SIZE = 150 12BATCH_SIZE = 32 13NUM_EPOCHS = 10 14 15train_data_dir = "./data/image/train" 16validation_data_dir = "./data/image/validation" 17 18NUM_TRAINING = 2000 19NUM_VALIDATION = 800 20 21input_tensor = Input(shape=(IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE, 3)) 22#ここでエラー 23base_model = model(weights='imagenet', include_top=False, input_tensor=input_tensor,) 24model.summary() 25 26x = base_model.output 27x = GlobalAveragePooling2D()(x) 28x = Dense(1024, activation='relu')(x) 29predictions = Dense(N_CATEGORIES, activation='softmax')(x) 30model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions) 31 32# for layer in base_model.layers: 33for layer in base_model.layers[:15]: 34 layer.trainable = False 35from keras.optimizers import SGD 36model.compile(optimizer=SGD(lr=0.0001, momentum=0.9), loss='categorical_crossentropy',metrics=['accuracy']) 37 38model.summary() 39 40train_datagen = ImageDataGenerator( 41 rescale=1. / 255, 42 horizontal_flip=False) 43 44test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) 45train_generator = train_datagen.flow_from_directory( 46 train_data_dir, 47 target_size=(IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE), 48 batch_size=BATCH_SIZE, 49 class_mode='categorical', 50 shuffle=True 51) 52 53validation_generator = test_datagen.flow_from_directory( 54 validation_data_dir, 55 target_size=(IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE), 56 batch_size=BATCH_SIZE, 57 class_mode='categorical', 58 shuffle=True 59) 60 61history = model.fit_generator(train_generator, 62 steps_per_epoch=NUM_TRAINING//BATCH_SIZE, 63 epochs=NUM_EPOCHS, 64 verbose=1, 65 validation_data=validation_generator, 66 validation_steps=NUM_VALIDATION//BATCH_SIZE, 67 ) 68 69model.save('transfer2.h5') # モデルの保存 70 71 72
試したこと
エラーコードを検索しましたが、理由が分かりませんでした。
補足情報(FW/ツールのバージョンなど)
python3.7
keras2.2.4
tensorflow1.15.0
VGG16によって転移学習した学習済みモデルの内部は以下のようになっています。
Layer (type) Output Shape Param #
input_5 (InputLayer) [(None, 150, 150, 3)] 0
block1_conv1 (Conv2D) (None, 150, 150, 64) 1792
block1_conv2 (Conv2D) (None, 150, 150, 64) 36928
block1_pool (MaxPooling2D) (None, 75, 75, 64) 0
block2_conv1 (Conv2D) (None, 75, 75, 128) 73856
block2_conv2 (Conv2D) (None, 75, 75, 128) 147584
block2_pool (MaxPooling2D) (None, 37, 37, 128) 0
block3_conv1 (Conv2D) (None, 37, 37, 256) 295168
block3_conv2 (Conv2D) (None, 37, 37, 256) 590080
block3_conv3 (Conv2D) (None, 37, 37, 256) 590080
block3_pool (MaxPooling2D) (None, 18, 18, 256) 0
block4_conv1 (Conv2D) (None, 18, 18, 512) 1180160
block4_conv2 (Conv2D) (None, 18, 18, 512) 2359808
block4_conv3 (Conv2D) (None, 18, 18, 512) 2359808
block4_pool (MaxPooling2D) (None, 9, 9, 512) 0
block5_conv1 (Conv2D) (None, 9, 9, 512) 2359808
block5_conv2 (Conv2D) (None, 9, 9, 512) 2359808
block5_conv3 (Conv2D) (None, 9, 9, 512) 2359808
block5_pool (MaxPooling2D) (None, 4, 4, 512) 0
global_average_pooling2d_5 ( (None, 512) 0
dense_9 (Dense) (None, 1024) 525312
dense_10 (Dense) (None, 2) 2050
Total params: 15,242,050
Trainable params: 7,606,786
Non-trainable params: 7,635,264
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