Q&A
参考にしているQiitaの記事とGoogle Colabに書かれているコードが一致していないように見えます。
書き換えた部分をもとに戻して実行してみてもらえませんか？
リンク内容
こちらの質問の続きのようなものなのですが
現在
リンク内容
こちらのサイトを参考にさせていただきながらTensorFlowを用いてAIに画像分類の機械学習を行い、それをAndroid StudioでAndroidアプリにしようと挑戦しています。
最上部のリンク内容の質問のおかげでMy DriveへのマウントとMy Drive内にあるimagesと言う名前のフォルダ内の画像データの読み込みはうまく進めることができました。
しかし、参考にさせていただいたQiitaの記事の
「Android Studioでの実装を考慮してモデルの形を微修正してモデルをトレーニング」と言う部分が上手く実行できず困っています
記事の方では
「ソースコードのこの部分
このあと以下のコードセルまでを順次実行するとモデルのトレーニングができる」
history = model.fit_generator( train_data_gen, steps_per_epoch=total_train // batch_size, epochs=epochs, validation_data=val_data_gen, validation_steps=total_val // batch_size )
とあるのですが、これをどうすれば良いのかがわかりません。
リンク内容
上記リンク先で実行しているのですが
epochs = 25 steps_per_epoch = train_generator.n // batch_size validation_steps = validation_generator.n // batch_size history = model.fit_generator(train_generator, steps_per_epoch = steps_per_epoch, epochs=epochs, workers=4, validation_data=validation_generator, validation_steps=validation_steps)
この部分を丸ごと上記の
history = model.fit_generator( train_data_gen, steps_per_epoch=total_train // batch_size, epochs=epochs, validation_data=val_data_gen, validation_steps=total_val // batch_size )
に書き換えているのですが
--------------------------------------------------------------------------- NameError Traceback (most recent call last) <ipython-input-16-01c6f78f4d4f> in <module>() 1 history = model.fit_generator( ----> 2 train_data_gen, 3 steps_per_epoch=total_train // batch_size, 4 epochs=epochs, 5 validation_data=val_data_gen, NameError: name 'train_data_gen' is not defined
このようなエラーが出てしまっています。
また、参考のソースコードだと下記の画像のように
base_dir = '/content/drive保存したフォルダのパス'
を実行したのち
train_dir = os.path.join(base_dir, 'train') validation_dir = os.path.join(base_dir, 'val')
を実行すると
Total training L1 images: 152 Total training L4 images: 246 Total training L6 images: 150 Total validation L1 images: 60 Total validation L4 images: 60 Total validation L6 images: 60 /content/drive/My Drive/Gcolab/images/absLeveL/test/gray/train /content/drive/My Drive/Gcolab/images/absLeveL/test/gray/val
のように結果が返ってきているのですが
私の場合下記画像のように実行しても何も返ってきていない状態になっています
最初のエラーと一緒に解決策がわかる方いらっしゃいましたら教えていただけると幸いです。
そのまま変えずに実行したのですが
WARNING:tensorflow:From <ipython-input-15-d07fab551656>:10: Model.fit_generator (from tensorflow.python.keras.engine.training) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Please use Model.fit, which supports generators.
WARNING:tensorflow:sample_weight modes were coerced from
...
to
['...']
WARNING:tensorflow:sample_weight modes were coerced from
...
to
['...']
Train for 144 steps, validate for 7 steps
Epoch 1/25
1/144 [..............................] - ETA: 1:05:57
---------------------------------------------------------------------------
InvalidArgumentError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-15-d07fab551656> in <module>()
8 workers=4,
9 validation_data=validation_generator,
---> 10 validation_steps=validation_steps)
13 frames
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/six.py in raise_from(value, from_value)
InvalidArgumentError: Incompatible shapes: [64,50] vs. [64,3]
[[node metrics/accuracy/Equal (defined at <ipython-input-15-d07fab551656>:10) ]] [Op:__inference_distributed_function_17082]
Function call stack:
distributed_function
というエラーコードが出てしまいました
確認したいのですが分類を行いたいクラス数は3種類ですか？
もしかして50種類だったりします？
すみません、3種類ではなく
おっしゃる通り50種類あります
回答1件
0
ベストアンサー
Google Colab上のコードに以下のものがあると思います。
python
1model = tf.keras.Sequential([ 2 base_model, 3 tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, activation='relu'), 4 tf.keras.layers.Dropout(0.2), 5 tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D(), 6 tf.keras.layers.Dense(3, activation='softmax') 7])
このコードの tf.keras.layers.Dense(3, activation='softmax') となっている部分を tf.keras.layers.Dense(50, activation='softmax') に変更してみてください。
3を50に変更していますが、この数値はクラス数と同じ値になるようにしてください。
投稿2020/02/03 16:06
総合スコア1191
ありがとうございます、50に変更したところモデルのトレーニングが始まったのですが
参考サイトのAndroid Studioでの実装を考慮してモデルの形を微修正してモデルをトレーニングという項目の
history = model.fit_generator(
train_data_gen,
steps_per_epoch=total_train // batch_size,
epochs=epochs,
validation_data=val_data_gen,
validation_steps=total_val // batch_size
)
このコードを私は結局使用していないのですがこれはどういう意味のコードなのでしょうか
私はQiitaの記事を書いた本人ではないので確実なことは言えません。
ですが、どちらもfit_generatorメソッドを使っているのでやってることは同じだと思います。
ただ引数として渡している値が違ったりしていますね。おそらく記載ミスでしょう。
なるほど、ありがとうございます
```
saved_model_dir = base_dir+'保存したい場所'
tf.saved_model.save(model, saved_model_dir)
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(saved_model_dir)
tflite_model = converter.convert()
with open(base_dir+'モデルの名前.tflite', 'wb') as f:
f.write(tflite_model)
```
を参考サイトのように二つに分けて実行したのですが
```
saved_model_dir = base_dir+'保存したい場所' ←私は保存したい場所の名前をweedにしました
tf.saved_model.save(model, saved_model_dir)
```
は正しく実行でき、My Drive上にimagesweedというフォルダができ
何も入っていないassetsフォルダと3つの何かが入ったvariablesフォルダと
saved_model.pbというものが作成されました
ここでTFLiteに変換するという
```
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(saved_model_dir)
tflite_model = converter.convert()
with open(base_dir+'モデルの名前.tflite', 'wb') as f:
f.write(tflite_model)
```
こちらのコードを実行したのですが
モデルの名前を何に設定したら良いのかわからず色々試したのですが
```
NameError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-31-17b42921e1b9> in <module>()
2 tflite_model = converter.convert()
3
----> 4 with open(base_dir+saved_model.tflite, wb) as f:
5 f.write(tflite_model)
NameError: name 'saved_model' is not defined
```
名前がないというようなエラーが出てしまっています
モデルの名前は何というファイル名で保存するかということなのでなんでも大丈夫だと思います。
なぜエラーが出てしまうのかというと変数になってしまっているからです。
'saved_model.tflite' のようにして文字列にしてください。
勘違いして''を外して実行してしまっていました
文字列にして再度実行して見ます、ありがとうございます
解決済みの質問に再びコメントすみません、どうやったかは覚えていないのですが、なぜか1度目はtfliteに変換されたのですが
2度目以降
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(saved_model_dir)
tflite_model = converter.convert()
with open(base_dir+'TFL_model'.tflite', 'wb') as f:
f.write(tflite_model)
同じようにソースコードを上から実行し直して別のものでLiteに変換しようとしたのですが
モデルの名前を何にしても
File "<ipython-input-18-d3f29fde4f7d>", line 4
with open(base_dir+'TFL_model'.tflite', 'wb') as f:
^
SyntaxError: invalid syntax
このような無効な構文というエラーが出てしまいます。
新たに質問しているようなのでここでの回答は控えさせてもらいます。
失礼しました、ありがとうございます。
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