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前提・実現したいこと

vgg16で画像を学習させたい

発生している問題・エラーメッセージ

エラーメッセージはでていません

該当のソースコード

import numpy as np

from keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array
from keras.applications.vgg16 import VGG16
from keras.models import Sequential, Model
from keras.layers import Input, Dense, Dropout, Activation, Flatten
from keras.optimizers import SGD
from keras.utils import np_utils
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

import os

# 分類クラス
classes = ['cup']
nb_classes = len(classes)
batch_size = 32
nb_epoch = 1
path = os.getcwd()

# 画像のサイズ
img_rows, img_cols = 224, 224

# モデルの構築
def build_model() :
    input_tensor = Input(shape=(img_rows, img_cols, 3))
    vgg16 = VGG16(include_top=False, weights='imagenet', input_tensor=input_tensor)

    _model = Sequential()

    _model.add(Flatten(input_shape=vgg16.output_shape[1:]))
    _model.add(Dense(256, activation='relu'))
    _model.add(Dropout(0.5))
    _model.add(Dense(nb_classes, activation='softmax'))

    model = Model(inputs=vgg16.input, outputs=_model(vgg16.output))
    for layer in model.layers[:15]:
        layer.trainable = False

    # 損失関数と評価関数を指定
    model.compile(loss='categorical_crossentropy',
                  optimizer=SGD(lr=1e-4, momentum=0.9), metrics=['accuracy'])
    return model

if __name__ == "__main__":

    train_datagen = ImageDataGenerator(
        rescale=None,
        rotation_range=15
    )

    train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
        directory=path + 'cup/train',
        target_size=(img_rows, img_cols),
        color_mode='rgb',
        classes=classes,
        class_mode='categorical',
        batch_size=batch_size,
        shuffle=True)

    # 評価用画像の用意
    test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=None)

    test_generator = test_datagen.flow_from_directory(
        directory=path + 'cup/test',
        target_size=(img_rows, img_cols),
        color_mode='rgb',
        classes=classes,
        class_mode='categorical',
        batch_size=batch_size,
        shuffle=True)

    # インスタンスの呼び出し
    model = build_model()
    # model.fit() でモデルを学習
    model.fit_generator(
        train_generator,
        steps_per_epoch=100, 
        epochs=nb_epoch, 
        validation_data=test_generator, 
        validation_steps=600 
    )

試したこと

pathを取得する関数を用いたりしました。

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

s
|_cup
|__train-画像

|__test-画像

ディレクトリはこんな感じです。

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pathになにが入ってるか出力させてみよう。

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  • 2020/10/06 13:06

    pathの中にはsのディレクトリまでが出力されました

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  • 2020/10/06 16:19

    それを提示しましょう

    キャンセル

0

-path = os.getcwd()
+path = os.getcwd() + '/'

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52, 64行目の

directory=path+'cup/test'


directory = os.path.join(path, 'cup', 'test')


に書き換えるといいと思います。

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  • 2020/10/06 16:05

    Found 0 images belonging to 1 classes.
    Found 0 images belonging to 1 classes.
    が出てきて写真が見つかりませんでした。

    キャンセル

  • 2020/10/06 16:17

    これ以上はライブラリの話ですので、私の専門外です。使っているライブラリの名前とエラー文で検索するといいと思います。また、見つからなかった場合はGithubにて新規にissueを投稿するのが最も的確かつ早いですよ。お役に立てると幸いです^^

    キャンセル

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