【画像分類】犬猫判断

Question

前提・実現したいこと

勉強の一環として、犬猫を判別するプログラムを作成しました。
精度70％ほどの学習プログラムができたので、予測を行おうと思ったのですが上手くいきません。
適当に猫の画像を読み込ませて、それを正しく結果を表示させたいです。

発生している問題・エラーメッセージ

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-29-a65fe2ae938e> in <module>
     29 
     30 for i, accuracy in enumerate(result):
---> 31   print('画像認識AIは「', folder[i], '」の確率を', np.int(accuracy * 100), '% と予測しました。')
     32 
     33 print('-------------------------------------------------------')

TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars

該当のソースコード

import cv2 
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from keras.models import model_from_json


recognise_image = './test_1/cat/17.jpg'

folder = ['dog：犬', 'cat：猫']  

image_size = 28

color_setting = 3

model = model_from_json(open('cnn_model.json', 'r').read())
model.load_weights('cnn_weights.h5')

img = cv2.imread(recognise_image, 1)
img = cv2.resize(img, (image_size, image_size))
plt.imshow(img)
plt.show()

img = img.reshape(image_size, image_size, color_setting).astype('float32')/255 

prediction = model.predict(np.array([img]), batch_size=2, verbose=1)
result = prediction[0]

for i, accuracy in enumerate(result):
  print('画像認識AIは「', folder[i], '」の確率を', int(accuracy * 100), '% と予測しました。')

print('-------------------------------------------------------')
print('画像認識AI：犬 or 猫 の予測結果は、「', folder[result.argmax()],'」です。')

試したこと

調べてもよく分かりませんでした。。

補足情報

何か不足している情報があれば追記します。ご教示のほどよろしくお願いいたします。

Answer 1

下記のように実行した場合、

print(accuracy.shape)

下記のように表示されますか？

(2,)

あるいは

(2)

その場合、intへキャストするときに該当のエラーが発生すると思います。

int(accuracy * 100)

を

int(accuracy[0] * 100)

あるいは

int(accuracy[1] * 100)

としたらうまくいきますか？エラーメッセージの表現そのままですが、複数の要素を含む配列はキャストすることはできないのではないかと思います。このとき、[0]が犬なのかネコなのか理解しておく必要があると思います。

Comments

[saaaaans]

回答いただき、誠にありがとうございます！

PINTOさんのおっしゃられた通り、上から順に試していきました。
まず、「print(accuracy.shape)」を入力するとエラーが発生したので、「accuracy.shape」のみ入力すると、(2, 256)が返ってきました。

次に「int(accuracy * 100)」を「int(accuracy[0] * 100)」と「int(accuracy[1] * 100)」に書き換えたのですが、変更前と同じエラーメッセージが表示されました。
[0]が犬か猫どっちなのかは、どこで定義しているのか自分でもよく分かりませんでした。

[saaaaans]

そもそも読み込んでいた学習モデルを誤ってました。
私の確認不足です。せっかく回答して頂いたのに申し訳ございません。