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Python

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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Python

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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投稿2020/07/09 08:04

前提・実現したいこと

オリジナル画像を用いて画像認識を行っている中で以下のエラーが発生してしまいました。
色々なサイトで調べてもみましたが、解決方法がいまいちわかりません。

もしわかる方がいたら教えていただきたいです。

発生している問題・エラーメッセージ

Error when checking target: expected activation_16 to have shape (3,) but got array with shape (2,)

該当のソースコード

Python

from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D from keras.layers import Activation, Dropout, Flatten, Dense from keras.utils import np_utils import keras import numpy as np classes = ["home", "school"] num_classes = len(classes) image_size = 64 """ データを読み込む関数 """ X_train, X_test, y_train, y_test = np.load("./home_school.npy", allow_pickle=True) X_train = X_train.astype("float") / 255 X_test = X_test.astype("float") / 255 y_train = np_utils.to_categorical(y_train, num_classes) y_test = np_utils.to_categorical(y_test, num_classes) """ モデルを学習する関数 """ model = Sequential() model.add(Conv2D(32,(3,3), padding='same',input_shape=X_train.shape[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(0.1)) """ 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(0.45)) model.add(Dense(3)) model.add(Activation('softmax')) opt = keras.optimizers.Adam(lr=0.00005, decay=1e-6) model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer=opt,metrics=['accuracy']) hist = model.fit(X_train, y_train, batch_size=128,verbose=1, epochs=20, validation_split=0.1) # HDF5ファイルにKerasのモデルを保存 model.save('./cnn.h5') score=model.evaluate(x_test, y_test) print('Test loss:', score[0]) print('test acc:', score[1])

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