Q&A
文字数制限にひっかかるのであれば、むしろ「predict.py」のほうを全文提示ください。
sumple_cnn_classification.pyとpredict.pyというコードを書き、学習とそれによる二種類の画像の判別を行うプログラム
を作ったのですが、エラーが出てしまってうまく動きません。
sumple_cnn_classification.pyはうまく動いているので、predict.pyのコードが間違っていると思います。predict.pyを制作する際に参考にしたサイトはこちらです。
Kerasによる、ものすごくシンプルな画像分類（りんごとオレンジ）
ファイルの階層
predict.py
from keras.models import Sequential from keras.layers import Activation, Dense, Dropout from keras.utils.np_utils import to_categorical from keras.optimizers import Adagrad from keras.optimizers import Adam import numpy as np from PIL import Image import os # 学習用のデータを作る. image_list = [] label_list = [] # ./data/train 以下のorange,appleディレクトリ以下の画像を読み込む。 for dir in os.listdir("data/train"): if dir == ".DS_Store": continue dir1 = "data/train/" + dir label = 0 if dir == "次郎": # appleはラベル0 label = 0 elif dir == "次郎ではない": # orangeはラベル1 label = 1 for file in os.listdir(dir1): if file != ".DS_Store": # 配列label_listに正解ラベルを追加(りんご:0 オレンジ:1) label_list.append(label) filepath = dir1 + "/" + file # 画像を25x25pixelに変換し、1要素が[R,G,B]3要素を含む配列の25x25の２次元配列として読み込む。 # [R,G,B]はそれぞれが0-255の配列。 image = np.array(Image.open(filepath).resize((25, 25))) print(filepath) # 配列を変換し、[[Redの配列],[Greenの配列],[Blueの配列]] のような形にする。 image = image.transpose(2, 0, 1) # さらにフラットな1次元配列に変換。最初の1/3はRed、次がGreenの、最後がBlueの要素がフラットに並ぶ。 image = image.reshape( 1, image.shape[0] * image.shape[1] * image.shape[2]).astype("float32")[0] # 出来上がった配列をimage_listに追加。 image_list.append(image / 255.) # kerasに渡すためにnumpy配列に変換。 image_list = np.array(image_list) # ラベルの配列を1と0からなるラベル配列に変更 # 0 -> [1,0], 1 -> [0,1] という感じ。 Y = to_categorical(label_list) # モデルを生成してニューラルネットを構築 model = Sequential() model.add(Dense(200, input_dim=1875)) model.add(Activation("relu")) model.add(Dropout(0.2)) model.add(Dense(200)) model.add(Activation("relu")) model.add(Dropout(0.2)) model.add(Dense(2)) model.add(Activation("softmax")) # オプティマイザにAdamを使用 opt = Adam(lr=0.001) # モデルをコンパイル model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer=opt, metrics=["accuracy"]) # 学習を実行。10%はテストに使用。 model.fit(image_list, Y, nb_epoch=1500, batch_size=100, validation_split=0.1) # テスト用ディレクトリ(./data/train/)の画像でチェック。正解率を表示する。 total = 0. ok_count = 0. for dir in os.listdir("data/train"): if dir == ".DS_Store": continue dir1 = "data/jirou-test/" + dir label = 0 if dir == "次郎": label = 0 elif dir == "次郎ではない": label = 1 for file in os.listdir(dir1): if file != ".DS_Store": label_list.append(label) filepath = dir1 + "/" + file image = np.array(Image.open(filepath).resize((25, 25))) print(filepath) image = image.transpose(2, 0, 1) image = image.reshape( 1, image.shape[0] * image.shape[1] * image.shape[2]).astype("float32")[0] result = model.predict_classes(np.array([image / 255.])) print("label:", label, "result:", result[0]) total += 1. if label == result[0]: ok_count += 1. print("正解率: ", ok_count / total * 100, "%")
エラー文
(base) xxxx@xxxx image-classfication-jiro % /opt/anaconda3/bin/python /Users/xxxx/Downloads/image-classfication-jiro/predict.py Using TensorFlow backend. /opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/framework/dtypes.py:516: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'. _np_qint8 = np.dtype([("qint8", np.int8, 1)]) /opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/framework/dtypes.py:517: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'. _np_quint8 = np.dtype([("quint8", np.uint8, 1)]) /opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/framework/dtypes.py:518: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'. _np_qint16 = np.dtype([("qint16", np.int16, 1)]) /opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/framework/dtypes.py:519: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'. _np_quint16 = np.dtype([("quint16", np.uint16, 1)]) /opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/framework/dtypes.py:520: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'. _np_qint32 = np.dtype([("qint32", np.int32, 1)]) /opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/framework/dtypes.py:525: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'. np_resource = np.dtype([("resource", np.ubyte, 1)]) /opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/tensorboard/compat/tensorflow_stub/dtypes.py:541: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'. _np_qint8 = np.dtype([("qint8", np.int8, 1)]) /opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/tensorboard/compat/tensorflow_stub/dtypes.py:542: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'. _np_quint8 = np.dtype([("quint8", np.uint8, 1)]) /opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/tensorboard/compat/tensorflow_stub/dtypes.py:543: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'. _np_qint16 = np.dtype([("qint16", np.int16, 1)]) /opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/tensorboard/compat/tensorflow_stub/dtypes.py:544: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'. _np_quint16 = np.dtype([("quint16", np.uint16, 1)]) /opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/tensorboard/compat/tensorflow_stub/dtypes.py:545: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'. _np_qint32 = np.dtype([("qint32", np.int32, 1)]) /opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/tensorboard/compat/tensorflow_stub/dtypes.py:550: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'. np_resource = np.dtype([("resource", np.ubyte, 1)]) data/train/not-jiro/images-3.jpeg ・・・・ data/train/jiro/hJLxemaOWndtlpzjbdVroI0DTL91CFuP.jpg data/train/jiro/image.jpg data/train/jiro/XHjnENbJCUCB3Xr7skOdOuq9Aoec7mlt.jpg /Users/xxxx/Downloads/image-classfication-jiro/predict.py:70: UserWarning: The `nb_epoch` argument in `fit` has been renamed `epochs`. model.fit(image_list, Y, nb_epoch=1500, batch_size=100, validation_split=0.1) Traceback (most recent call last): File "/Users/xxxxx/Downloads/image-classfication-jiro/predict.py", line 70, in <module> model.fit(image_list, Y, nb_epoch=1500, batch_size=100, validation_split=0.1) File "/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/keras/engine/training.py", line 1154, in fit batch_size=batch_size) File "/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/keras/engine/training.py", line 621, in _standardize_user_data exception_prefix='target') File "/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/keras/engine/training_utils.py", line 145, in standardize_input_data str(data_shape)) ValueError: Error when checking target: expected activation_3 to have shape (2,) but got array with shape (1,)
回答1件
0
ValueError: Error when checking target: expected activation_3 to have shape (2,) but got array with shape (1,)
ということは
activationの3番目つまり
model.add(Dense(2)) model.add(Activation("softmax"))
のあたりでエラーが発生しているということなので。
エラーをよく見ると
形状（１,）の配列を取得したとなっているので。
このブログラムの画像のラベル付がエラーの発生源だと思います。
if dir == "次郎": label = 0 elif dir == "次郎ではない": label = 1
の部分を
if dir == "次郎": label = 1 elif dir == "次郎ではない": label = 2
とすることによってエラーが解決すると思います。
投稿2020/07/25 05:57
総合スコア40
回答ありがとうございます。
ラベル付けを1,2に変更してみましたが、同じエラーが出て実行できませんでした。
コードを記入している際に、「 image = image.reshape(
1, image.shape[0] * image.shape[1] * image.shape[2]).astype("float32")[0]」このコードのimageの部分に赤波線が表示され、問題であるというようにvscodeのエディタ側から指摘されるのですが、これもなにか関係があるのでしょうか？
自分はこの方法で解決したんで、多分この方法であっています
1つ思ったことは下のラベル付の部分だけしか変更していないからこのようなエラーが発生していて
上のラベル付の部分を変更していないからかもしれません。
ラベルが0,1か1,2か、ということではなく、[1,0]か[0,1]か、ではなかろうか。
mi.dai,tomo様
２つともラベルを1,2に変更してみましたが、解決していません…
Q71様
[1,0]か[0,1]というのはどの部分でしょうか？
ラベルの問題でしたら解決していないので…
3番目のactivationに渡るのは
model.add(Dense(2))
なので、これが出力するshapeである(2,)と同じshapeを設定してください。
softmax は引き渡された配列を全部足すと1になる様に整えます。よって、1または2を渡す、というのはあり得ません。「0又は1」を、「[1,0]又は[0,1]」にします。「クラス0である確率が100%でクラス1である確率が0%」又は「クラス0である確率が0%でクラス1である確率が100%」です。
ということは次郎か次郎ではないにラベル付けされるのは0か1ということですよね。
image.shapeの部分が間違っているのでしょうか…
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