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Google Colaboratoryとは、無償のJupyterノートブック環境。教育や研究機関の機械学習の普及のためのGoogleの研究プロジェクトです。PythonやNumpyといった機械学習で要する大方の環境がすでに構築されており、コードの記述・実行、解析の保存・共有などが可能です。

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ValueError: Error when checking input というエラー

Emi6026

総合スコア4

Google Colaboratory

Google Colaboratoryとは、無償のJupyterノートブック環境。教育や研究機関の機械学習の普及のためのGoogleの研究プロジェクトです。PythonやNumpyといった機械学習で要する大方の環境がすでに構築されており、コードの記述・実行、解析の保存・共有などが可能です。

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投稿2020/02/21 14:55

前提・実現したいこと

初心者です。
Colaboratoryを使っています。
CNNを構築中に以下のエラーメッセージが発生しました。
https://qiita.com/mafunity_/items/464d70915c1815e9a628というサイトを参考にしています。

発生している問題・エラーメッセージ

ValueError: Error when checking input: expected conv2d_173_input to have 4 dimensions, but got array with shape (21, 1)というエラーがでます。

該当のソースコード

model = Sequential()

model.add(Conv2D(32, (3, 3), padding='same',
input_shape=(32,32,1)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Conv2D(32, (3, 3)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))

model.add(Conv2D(64, (3, 3), padding='same'))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Conv2D(64, (3, 3)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))

model.add(Flatten())
model.add(Dense(512))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(2)) # クラスは2個
model.add(Activation('softmax'))

model.summary()

print("Model compiling...")
model.compile(loss='binary_crossentropy',
optimizer='SGD',
metrics=['accuracy'])

print("fitting...")

print("Model saving... at ./drive/My Drive/model.json")
from keras.utils import plot_model
model_json = model.to_json()
with open("./drive/My Drive/model.json", mode='w') as f:
f.write(model_json)

print("Weight saving... at ./drive/My Drive/weights.hdf5")
model.save_weights("./drive/My Drive/weights.hdf5")

history = model.fit(X_train, Y_train, batch_size=30, epochs=10,
validation_split=0.2, shuffle=True, verbose = 1)

print("plotting...")
plt.plot(history.history['acc'])
plt.plot(history.history['val_acc'])
plt.title('model accuracy')
plt.xlabel('epoch')
plt.ylabel('accuracy')
plt.legend(['acc', 'val_acc'], loc='lower right')
plt.show()

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

エラーの原因がよくわかりません。

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