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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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1回答

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kerasでテストデータを用いるとValueError: All input arrays (x) should have the same number of samplesが出る。

shiratamadango

総合スコア9

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投稿2020/04/01 15:31

前提・実現したいこと

エラーの意味は分かるのですが、コードの間違いがわかりません。

発生している問題・エラーメッセージ

ValueError: Input arrays should have the same number of samples as target arrays. Found 4602 input samples and 4999 target samples.

該当のソースコード

from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense,Dropout,Activation
from keras.callbacks import EarlyStopping
import pandas as pd,numpy as np

csv=pd.read_csv("bmi.csv")
csv["weight"]/=100
csv["height"]/=200
X =csv[["weight","height"]]
bclass ={"thin":[1,0,0],"normal":[0,1,0],"fat":[0,0,1]}
y=np.empty((20000,3))
for i,v in enumerate(csv["label"]):
y[i]=bclass[v]

X_train,y_train=X[1:15001],y[1:15001]
X_test,y_test=X[15001:20001],y[15001:20001]

model =Sequential()
model.add(Dense(512,input_shape=(2,)))
model.add(Activation("relu"))
model.add(Dropout(0.1))

model.add(Dense(512))
model.add(Activation("relu"))
model.add(Dropout(0.1))

model.add(Dense(3))
model.add(Activation("softmax"))

model.compile(loss="categorical_crossentropy",optimizer="rmsprop",metrics=["accuracy"])

hist=model.fit(X_train,y_train,batch_size=100,epochs=20,validation_split=0.1,callbacks=[EarlyStopping(monitor="val_loss",patience=2)],verbose=1)

score=model.evaluate(X_test,y_test)
print("loss=",score[0])
print("accuracy=",score[1])

試したこと

最後の3行を除いた上のコードは正常に動き、

hist=model.fit(X_train,y_train,batch_size=100,epochs=20,validation_split=0.1,callbacks=[EarlyStopping(monitor="val_loss",patience=2)],verbose=1)

Train on 13500 samples, validate on 1500 samples
Epoch 1/20
13500/13500 [==============================] - 1s 99us/step - loss: 0.5004 - accuracy: 0.7974 - val_loss: 0.2615 - val_accuracy: 0.9100
Epoch 2/20
13500/13500 [==============================] - 1s 80us/step - loss: 0.2532 - accuracy: 0.8945 - val_loss: 0.2641 - val_accuracy: 0.8680
Epoch 3/20
13500/13500 [==============================] - 1s 77us/step - loss: 0.1893 - accuracy: 0.9199 - val_loss: 0.1465 - val_accuracy: 0.9387
Epoch 4/20
13500/13500 [==============================] - 1s 74us/step - loss: 0.1643 - accuracy: 0.9271 - val_loss: 0.1356 - val_accuracy: 0.9353
Epoch 5/20
13500/13500 [==============================] - 1s 74us/step - loss: 0.1547 - accuracy: 0.9325 - val_loss: 0.2488 - val_accuracy: 0.8767
Epoch 6/20
13500/13500 [==============================] - 1s 74us/step - loss: 0.1471 - accuracy: 0.9367 - val_loss: 0.1881 - val_accuracy: 0.9033

という結果を得ました。
ほかの方の質問を拝見して、エラーメッセージが入力と出力の数が一致していないことは分かるのですが、コードのどこにエラーがあるかわからず苦戦しています。
ご教授願います。

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

keras 2.3.1
bmi.csvは20000件からなるBMIに関するデータです。

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meg_

2020/04/02 00:48

コードは「コードの挿入」で記入してください。
meg_

2020/04/02 01:12

X_train,y_train=X[1:15001],y[1:15001]の前で、Xとyが2万ずつあるか確認したらちゃんと在りますか?
shiratamadango

2020/04/02 03:15

ご回答ありがとうございます。 データ生成の段階でコード間違いがあり、訂正したところうまくいきました。 ありがとうございました。
guest

回答1

0

自己解決

データ生成の段階でコード間違いがあり、訂正したところうまくいきました。
ありがとうございました。

投稿2020/04/02 03:16

shiratamadango

総合スコア9

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