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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。

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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画像認識におけるエラー

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投稿2020/11/27 04:23

前提・実現したいこと

290枚の画像("1(0).jpg"と"2(0).jpg"は、映してある角度が違うが推定したいものが同じ)を使って画像認識をしたいと思っています。
その過程で以下のエラーが出てしまいました。
どのように直せばよいのでしょうか?
教えていただけますでしょうか。

発生している問題・エラーメッセージ

ValueError: Error when checking input: expected conv2d_1_input to have 4 dimensions, but got array with shape (130, 1)

該当のソースコード

from keras import backend as K from keras.datasets import mnist from keras.layers import Activation, Input, Dense, Dropout, Concatenate, Flatten, Conv2D, MaxPool2D, Reshape from keras.models import Model, Sequential from keras.utils.np_utils import to_categorical import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import glob from PIL import Image from keras.utils import np_utils from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array classes = [ "test image" ] Y = [] for index, classlabel in enumerate(classes): dir = "./" + classlabel files = glob.glob(dir + "/*(1).jpg") for i, file in enumerate(files): image = Image.open(file) image = image.convert("RGB") image = image.resize((64, 64)) Y.append(index) Y = np.array(Y) x1 = [ "1(0).jpg",....,"1(145).jpg" ] x2 = [ "2(0).jpg",....,"2(145).jpg" ] Y = to_categorical(Y, 145) x_train1, x_test1, x_train2, x_test2, y_train, y_test = train_test_split(x1, x2, Y, test_size=0.1) # モデルを作成する。 model1 = Sequential([ Conv2D(64,3,input_shape=(64,64,3)), Activation('relu'), Conv2D(64,3), Activation('relu'), MaxPool2D(pool_size=(2,2)), Flatten(), Dense(1024), Activation('relu') ]) model2 = Sequential([ Conv2D(64,3,input_shape=(64,64,3)), Activation('relu'), Conv2D(64,3), Activation('relu'), MaxPool2D(pool_size=(2,2)), Flatten(), Dense(1024), Activation('relu') ]) concatenated = Concatenate(axis=-1)([model1.output, model2.output]) # 密結合 out = Dense(145, activation='softmax')(concatenated) model = Model([model1.input, model2.input], out) # モデルコンパイル model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['acc']) model.summary() # 学習する。 history = model.fit([x_train1, x_train2], y_train, epochs=40)

試したこと

このサイトを試してみましたが、試したら別のエラーが出てしまいました。
https://qiita.com/kuroneko-hornet/items/7737b71c3854c06fcb49

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退会済みユーザー

退会済みユーザー

2020/11/28 00:32

np.zeros((64,64,3))ですべて0の画像ができますし、同様にnp.zeros(145)ですべて0の配列ができます。すべて0の画像はダミー画像に使えますし、すべて0の配列はダミーラベルに使えます。すべて1にするにはnp.onesでいけます。 こういた関数を使ってとりあえず動くだけの状態までもっていけますか?掲載のコードだと何行目でエラーが起きたかわかりませんし、そのまま走らせることすらままなりません。特にtrain_test_splitに突っ込む変数が実際にどうなっているのか把握しきれません(x,yのshapeがどうか)。 恐らく起きていることはネットワークの形状がおかしい、だと思いますが、このままだと検証すらできませんのでバグ情報をもう少し詳しく書く点と、コードの修正をお願いします。
toast-uz

2020/11/28 04:17

前半でimageをファイルから読み込んでいるのに使っておらず、それとは別に「ファイル名だけの配列」をx1、x2に設定して、それを画像のごとくモデルに入れようとしています。x1、x2にちゃんと読み込んだ画像の配列を設定してください。
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