CNNで画像分類を実装したいです

Question

rawファイルから画像を読み込み，画像分類をCNNで実装したいです．

画像群は脊椎のもので，健常か否かを識別したいです．
RuntimeErrorが発生しています．

発生している問題・エラーメッセージ

<_io.BufferedReader name='./case2.raw'>

RuntimeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-14-cf12a435979a> in <module>
73
74 #学習の実行
---> 75 history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, verbose=verbose, validation_data=(x_test, y_test))
76
77 #モデルの評価

~\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py in fit(self, x, y, batch_size, epochs, verbose, callbacks, validation_split, validation_data, shuffle, class_weight, sample_weight, initial_epoch, steps_per_epoch, validation_steps, **kwargs)
950 sample_weight=sample_weight,
951 class_weight=class_weight,
--> 952 batch_size=batch_size)
953 # Prepare validation data.
954 do_validation = False

~\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py in _standardize_user_data(self, x, y, sample_weight, class_weight, check_array_lengths, batch_size)
679 if y is not None:
680 if not self.optimizer:
--> 681 raise RuntimeError('You must compile a model before '
682 'training/testing. '
683 'Use model.compile(optimizer, loss).')

RuntimeError: You must compile a model before training/testing. Use model.compile(optimizer, loss).

実行したソースコード

#ライブラリのインポート
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
from keras.optimizers import Adam
import time

coding:utf-8

encoding = "utf-8"

import keras
from keras.utils import np_utils
from keras.layers.convolutional import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation, Flatten
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

必要なモジュールをインポート

from keras.applications.vgg16 import VGG16, decode_predictions,preprocess_input
from keras.preprocessing import image
from PIL import Image
import numpy as np
import urllib.request as urllib

手元の環境で実行させたい場合は下記2つも読み込んでください。

import tensorflow

import keras

import SimpleITK as sitk

"""
filename: 判定したい画像ファイル
size: 予測した結果を何件まで表示させたいか(初期値10件)
"""
def predict(filename, size=5):

filename = "./case1.raw" # 入力画像をWebから取得
img = image.load_img(filename, target_size=(512, 512)) # 画像を読み込み
x = image.img_to_array(img) # 画像ファイルを数値に変換
y = np.expand_dims(x, axis=0) # 次元を増やす
pred = model.predict(preprocess_input(x)) # 一律に平均値を引いている処理
results = decode_predictions(pred, top=size)[0] # VGG16の1000クラスはdecode_predictions()で文字列に変換
return results

fd = open("./case2.raw", 'rb')
height = 512
width = 512
f = np.fromfile(fd, dtype=np.float64, count=height*width)
img = f.reshape((height,width))
print(fd)

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = ('rb'), ('rb')
x_train = f.reshape(65536,-1)
x_test = f.reshape(65536, -1)
x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], -1)
x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], -1)
x_train = x_train.astype('float32')/256
x_test = x_test.astype('float32')/256

epochs = 10
batch_size = 512
verbose = 1

model = Sequential()

#学習の実行
history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, verbose=verbose, validation_data=(x_test, y_test))

#モデルの評価
score = model.evaluate(x_test, y_test)

試したこと

UTF-8にする記述を付け加えました．

Comments

[jbpb0]

pythonのコードの一番最初の行のすぐ上に
```python
だけの行を追加してください
また、pythonのコードの一番最後の行のすぐ下に
```
だけの行を追加してください

[退会済みユーザー]

File "<ipython-input-15-96bf2ffe417b>", line 1
```python
^
SyntaxError: invalid syntax

最初と最後の行に追加したら上記のようなエラーが出ました．
どうすればいいでしょうか？

[jbpb0]

> You must compile a model before training/testing.

model.fit() より前に model.compile() が必要です
https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/classification?hl=ja

[jbpb0]

ここの質問にpythonコードを書く時の書き方の話です
```python
と
```
で挟んでください

[退会済みユーザー]

質問は編集しておきました．ありがとうございます．
model.compile()の中は何を書けばよいのでしょうか？

[jbpb0]

ちゃんと編集されてないです
現状、コードがとても読み辛いです

最初の
import keras
の行のすぐ上に
```python
「だけ」の行を追加してください

score = model.evaluate(x_test, y_test)
の行のすぐ下に
```
「だけ」の行を追加してください

[jbpb0]

> model.compile()の中は何を書けばよいのでしょうか？

私が 2020/12/21 22:47 のコメントで紹介したWebページに例があるし、ググれば解説してるWebページが他にもたくさん見つかります
そういうところを見てください

Answer 1

You must compile a model before training/testing.

model.fit() より前に model.compile() が必要です
はじめてのニューラルネットワーク：分類問題の初歩