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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。

深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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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2回答

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'Functional' object has no attribute 'predict_classes'を直せない

milano

総合スコア14

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2020/08/22 12:02

Kerasで機械学習を実装しているのですがmodel.predict_classesの部分でエラーが出てしまいます。
どのように直せばいいかを教えていただきたいです。

該当のコード

Python

1def learner(x_traina, x_trainb, y_train, x_testa, x_testb, y_test, y_test1, flag): 2 3 input1 = Input(shape=(87,)) 4 input2 = Input(shape=(87,)) 5 6 x = Dense(100, activation="Mish")(input1) 7 x = Dense(100, activation="Mish")(x) 8 x = Model(inputs=input1, outputs=x) 9 10 y = Dense(100, activation="Mish")(input2) 11 y = Dense(100, activation="Mish")(y) 12 y = Model(inputs=input2, outputs=y) 13 14 combined = concatenate([x.output, y.output]) 15 16 d = Dense(100, activation="Mish")(combined) 17 d = Dense(3, activation="softmax")(d) 18 19 model = Model(inputs=[input1, input2], outputs=d) 20 21 model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='adamax',metrics=['accuracy']) 22 if flag: 23 pass 24 else: 25 model.load_weights('transfer0.h5') 26 model.fit([x_traina, x_trainb], y_train, epochs=1, batch_size=1, validation_data=([x_testa, x_testb], y_test)) 27 model.save_weights('transfer0.h5') 28 predict_classes = model.predict_classes([x_testa, x_testb]) 29 true_classes = y_test1 30 print(confusion_matrix(true_classes, predict_classes))

###エラー

<ipython-input-12-ab55ffe26ba4> in learner(x_traina, x_trainb, y_train, x_testa, x_testb, y_test, y_test1, flag) 251 model.fit([x_traina, x_trainb], y_train, epochs=1, batch_size=1, validation_data=([x_testa, x_testb], y_test)) 252 model.save_weights('transfer0.h5') --> 253 predict_classes = model.predict_classes([x_testa, x_testb]) 254 true_classes = y_test1 255 print(confusion_matrix(true_classes, predict_classes)) AttributeError: 'Functional' object has no attribute 'predict_classes'

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guest

回答2

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ベストアンサー

Functionalの場合、predict_classは使えません。predictは使えるので、いったん、model.predictでクラスに属する確率を計算してから自身でクラスを決定する必要があります。コードにすると以下で良いはずです。

predict_prob=model.predict([testa,testb]) predict_classes=np.argmax(predict_prob,axis=1)

投稿2020/08/22 15:39

R.Shigemori

総合スコア3376

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milano

2020/08/23 01:13

うまくいきました。コードを教えていただきありがとうございます。
guest

0

AttributeError: 'Model' object has no attribute 'predict_classes'の回答が参考になるでしょうか。
modelSequentialで構築するとよいかと思います。

投稿2020/08/22 12:18

can110

総合スコア38341

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milano

2020/08/22 13:31

回答していただきありがとうございます。 Sequentialで試してみようと今しているところです。 そのことについて一つお聞きしたいことがあります。 Concatenateを用いているときにSequentialを使うにはどうすればよいかがわからないので教えていただきたいです。結合のさせかたがよくわかりません。よろしくお願いします。
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