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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。

Q&A

1回答

971閲覧

Sequential modeの中でミニバッチサイズを変更したい

aoao_abcd

総合スコア0

Keras

Kerasは、TheanoやTensorFlow/CNTK対応のラッパーライブラリです。DeepLearningの数学的部分を短いコードでネットワークとして表現することが可能。DeepLearningの最新手法を迅速に試すことができます。

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投稿2020/08/21 13:00

前提・実現したいこと

tensorflow2.0を使用して、Sequential モデルを作成しています。
Sequential モデルの中で、reshapeを使用してミニバッチサイズを変更したいです。

具体的には、(10,8, 8, 1)のデータを、ミニバッチサイズが32のとき、下記のようにreshapeしたいです。
(32, 10, 8, 8, 1) → (32*10, 8, 8, 1)
つまり、(?, 10, 8, 8, 1) → (?, 8, 8, 1)のreshapeを行いたい状況です。

発生している問題・エラーメッセージ

InvalidArgumentError: Input to reshape is a tensor with 20480 values, but the requested shape has 2048

該当のソースコード

python

1model.add(tf.keras.layers.Input(batch_shape=(None, 10, 8, 8, 1))) 2model.add(tf.keras.layers.Reshape((8, 8, 1), input_shape=(-1, 10, 8, 8, 1)))

試したこと

エラー内容と、その原因はわかっているのですが、解決策がわからなく困っています。

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

tensorflow-gpu 2.2.0
Keras 2.4.2
Python 3.6.9

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回答1

0

Reshapeの引数input_shapeを消してはどうでしょうか

ただ、質問内容のような、バッチ内のデータを1つにまとめることをモデル内で行うのは不可能だと思います。
keras 及び tensorflow の Reshape は、与えられた1つのデータを指定された形状になおすことをするのであり、(ミニ)バッチの形状を変えることはできません

なぜなら、

Python3

1X=[["訓練データ1"],["訓練データ2]",["訓練データ3"]...]

このようなデータがあったとき、model.fit()では
["訓練データn"]を一つずつ model に渡し、X すべてを渡しているわけではないからです。

バッチの操作はモデルに任せず、自分でやる(バッチに対して前処理を行う)べきです

投稿2020/08/22 04:01

Luke02561

総合スコア404

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aoao_abcd

2020/08/22 04:38 編集

tensorflow1.0で行なった時は、reshapeできていたのでtensorflow2.0でもできる物だと考えていました。 また、32→320→32とモデル中でもバッチサイズを変更したいため、モデル内でのreshapeの仕方が知りたいのです。 tensorflow1.0では下記のように、モデル内でreshapeしていました。 self.input=tf.placeholder(tf.float32,shape=[10, None, 8, 8, 1]) # (10, batch_size(32), 8, 8, 1)→(batch_size(320), 8, 8, 1)に変換 self.input_ = tf.reshape(self.input, shape=[-1, 8, 8, 1]) x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x) # (batch_size(320), 8, 8, 256)→(10, 32, 8, 8, 256)に変換 x = tf.reshape(x, [10, batch_size(32), 8, 8, 256]) 何か、解決策などあれば、ご教授いただきたいです。
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