kerasエラー Error when checking target:

Question

発生している問題・エラーメッセージ

Error when checking target: expected dense_4 to have 4 dimensions, but got array with shape (20, 3)

該当のソースコード

from keras import layers
from keras import models

model = models.Sequential()

model.add(layers.Dense(512, activation='relu',input_shape=(298,298,3)))
#model.add(layers.GlobalAveragePooling2D())
model.add(layers.Dense(3, activation='softmax'))
model.summary()

from keras import optimizers

model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer=optimizers.RMSprop(lr=1e-4),
              metrics=['accuracy'])

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# All images will be rescaled by 1./255
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
validation_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
        # This is the target directory
        train_dir,
        # All images will be resized to 298*298
        target_size=(298,298),
        batch_size=20,
        # Since we use binary_crossentropy loss, we need binary labels
        class_mode='categorical')

validation_generator = validation_datagen.flow_from_directory(
        validation_dir,
        target_size=(298,298),
        batch_size=20,
        class_mode='categorical')

test_generator = test_datagen.flow_from_directory(
        validation_dir,
        target_size=(298,298),
        batch_size=20,
        class_mode='categorical')

for data_batch, labels_batch in train_generator:
    print('data batch shape:', data_batch.shape)
    print('labels batch shape:', labels_batch.shape)
    break
#data batch shape: (20, 298, 298, 3)
#labels batch shape: (20, 3) <=ここが問題？

history = model.fit_generator(
      train_generator,
      steps_per_epoch=63,
      epochs=30,
      validation_data=validation_generator,
      validation_steps=630//20)
#ここでエラーメッセージが表示される

model.save('first.h5')

予想

to_categorical を使うのでしょうか。その場合は、どこに、どのように記述すればよいかも教えて頂きたいです。

Answer 1

Denseはモデル上では4次元であるのに、データは(20, 3)になっている、というエラーです。
現状のモデルではshapeは以下のようになるはずです。
（以下の20はバッチ数です）

model.add(layers.Dense(512, activation='relu',input_shape=(298,298,3))) #(20, 298, 298, 3)→(20, 298, 298, 512)
#model.add(layers.GlobalAveragePooling2D())
model.add(layers.Dense(3, activation='softmax')) #(20, 298, 298, 512)→(20, 298, 298, 3)

Flattenなどを使って、ちゃんと出力が(20, 3)の形になるようにモデルを変更する必要があります。