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from __future__ import print_function
from keras.utils.np_utils import to_categorical
from keras.layers import Activation, Conv2D, Dense, Flatten, MaxPooling2D
from keras.models import Sequential
import numpy as np
import shutil
import random
import cv2
import glob
import os
import matplotlib.pyplot as plt


'''顔認識したい人の名前を定義する'''

# 顔認識する対象を決定(検索ワードを入力)
SearchName = ["A","B","C","D"]
# 画像の取得枚数の上限
ImgNumber =100
# CNNで学習するときの画像のサイズを設定(サイズが大きいと学習に時間がかかる)
ImgSize=(128,128)
input_shape=(128,128,3)


for name in SearchName:
    in_dir = "./FaceEdited/"+name+"/*"
    in_jpg=glob.glob(in_dir)
    img_file_name_list=os.listdir("./FaceEdited/"+name+"/")
    #img_file_name_listをシャッフル、そのうち2割をtest_imageディテクトリに入れる
    random.shuffle(in_jpg)
    os.makedirs('./test/' + name, exist_ok=True)
    for t in range(len(in_jpg)//5):
        shutil.move(str(in_jpg[t]), "./test/"+name)


X_train = [] 
Y_train = [] 
for i in range(len(SearchName)):
    img_file_name_list=os.listdir("./FaceEdited/"+SearchName[i])
    print("{}:トレーニング用の写真の数は{}枚です。".format(SearchName[i],len(img_file_name_list)))

    for j in range(0,len(img_file_name_list)-1):
        n=os.path.join("./FaceEdited/"+SearchName[i]+"/",img_file_name_list[j])  
        img = cv2.imread(n)
        if img is None:
            print('image' + str(j) + ':NoImage')
            continue    
        else:
            r,g,b = cv2.split(img)
            img = cv2.merge([r,g,b])
            X_train.append(img)
            Y_train.append(i)

print("")

# テストデータのラベル付け
X_test = [] # 画像データ読み込み
Y_test = [] # ラベル(名前)
for i in range(len(SearchName)):
    img_file_name_list=os.listdir("./test/"+SearchName[i])
    print("{}:テスト用の写真の数は{}枚です。".format(SearchName[i],len(img_file_name_list)))
    for j in range(0,len(img_file_name_list)-1):
        n=os.path.join("./test/"+SearchName[i]+"/",img_file_name_list[j])
        img = cv2.imread(n)
        if img is None:
            print('image' + str(j) + ':NoImage')
            continue    
        else:
            r,g,b = cv2.split(img)
            img = cv2.merge([r,g,b])
            X_test.append(img)
            Y_test.append(i)

X_train=np.array(X_train)
X_test=np.array(X_test)
y_train = to_categorical(Y_train)
y_test = to_categorical(Y_test)


model = Sequential()
model.add(Conv2D(input_shape=input_shape, filters=32,kernel_size=(3, 3), 
                 strides=(1, 1), padding="same"))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), 
                 strides=(1, 1), padding="same"))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), 
                 strides=(1, 1), padding="same"))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(256))
model.add(Activation("sigmoid"))
model.add(Dense(128))
model.add(Activation('sigmoid'))
# 分類したい人数を入れる
model.add(Dense(len(SearchName)))
model.add(Activation('softmax'))

# コンパイル
model.compile(optimizer='sgd',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])


history = model.fit(X_train, y_train, batch_size=70, 
                    epochs=50, verbose=1, validation_data=(X_test, y_test))


# 汎化制度の評価・表示
score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=32, verbose=0)
print('validation loss:{0[0]}\nvalidation accuracy:{0[1]}'.format(score))

#acc, val_accのプロット
plt.plot(history.history["accuracy"], label="accuracy", ls="-", marker="o")
plt.plot(history.history["val_accuracy"], label="val_accuracy", ls="-", marker="x")
plt.ylabel("accuracy")
plt.xlabel("epoch")
plt.legend(loc="best")
plt.show()

#モデルを保存
model.save("MyModel.h5")

SyntaxError: invalid syntax の原因となる箇所を修正し、プログラミングを実行したいです。カッコ抜けやコロンが抜けていないか確認したのですが、現状どこが原因なのか分からない状態です。イメージ説明

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  • can110

    2020/07/01 17:10

    実際に表示されているエラー全文(Traceback)を提示ください。
    そこに詳細や原因などが書かれています。

    キャンセル

  • KeiichiYAMAGAMI

    2020/07/01 17:47

    添付している写真がエラー全文になります!いつもは「line 13」とか原因となる場所を示してくれるのですが、今回はこれだけしか書かれておらず困惑しております…。

    キャンセル

回答 1

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+2

https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/20690
めちゃくちゃ古いTensorflowを3.7で動かすと出ますね。

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  • 2020/07/02 16:49

    tensorflow2.1.0をインストールしたいのですが、いろいろ試してみたもののインストールできない状態です。anaconda navigatorのEnvironmentsに「r-tensorflow、tensorflow-estimator」など似た物はあるのですが、tensorflow2.1.0が見当たりません。何故でしょうか?

    キャンセル

  • 2020/07/02 16:52

    anacondaは使わないのでわかりませんがビルド済みバイナリは用意されてますよ
    https://anaconda.org/anaconda/tensorflow/files?version=2.1.0

    キャンセル

  • 2020/07/02 17:13

    使い方がよくわからないのですが、調べて使ってみます。ありがとうございます。

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