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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

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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自作モデルの転移学習が実装できない

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投稿2020/01/11 07:10

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

from keras.models import Model from keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D,Input from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.python.keras.models import load_model model = load_model('transfer.h5') model.summary() N_CATEGORIES = 2 IMAGE_SIZE = 150 BATCH_SIZE = 32 NUM_EPOCHS = 10 train_data_dir = "./data/image/train" validation_data_dir = "./data/image/validation" NUM_TRAINING = 2000 NUM_VALIDATION = 800 input_tensor = Input(shape=(IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE, 3)) #ここでエラー base_model = model(weights='imagenet', include_top=False, input_tensor=input_tensor,) model.summary() x = base_model.output x = GlobalAveragePooling2D()(x) x = Dense(1024, activation='relu')(x) predictions = Dense(N_CATEGORIES, activation='softmax')(x) model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions) # for layer in base_model.layers: for layer in base_model.layers[:15]: layer.trainable = False from keras.optimizers import SGD model.compile(optimizer=SGD(lr=0.0001, momentum=0.9), loss='categorical_crossentropy',metrics=['accuracy']) model.summary() train_datagen = ImageDataGenerator( rescale=1. / 255, horizontal_flip=False) test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) train_generator = train_datagen.flow_from_directory( train_data_dir, target_size=(IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE), batch_size=BATCH_SIZE, class_mode='categorical', shuffle=True ) validation_generator = test_datagen.flow_from_directory( validation_data_dir, target_size=(IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE), batch_size=BATCH_SIZE, class_mode='categorical', shuffle=True ) history = model.fit_generator(train_generator, steps_per_epoch=NUM_TRAINING//BATCH_SIZE, epochs=NUM_EPOCHS, verbose=1, validation_data=validation_generator, validation_steps=NUM_VALIDATION//BATCH_SIZE, ) model.save('transfer2.h5') # モデルの保存

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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