モデルが上手く使えない

拾ってきたモデルを自分のデータセットに使えるようにしたい
なぜか使えません.
データに合うように、入力層と出力層の大きさを変えました。
元はCIFAR－10用のモデルです。

使用コード

python
1import tensorflow as tf
2from tensorflow.keras.layers import Activation, Dense, Dropout, Conv2D, Flatten, MaxPool2D
3from tensorflow.keras.models import Sequential, load_model
4from tensorflow.keras.optimizers import Adam
5
6
7
8#モデルの作成
9model = Sequential()
10
11# Conv→Conv→Pool→Dropout
12model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same', input_shape=(128, 128, 3)))
13model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
14model.add(MaxPool2D(pool_size=(2, 2)))
15model.add(Dropout(0.25))
16
17# Conv→Conv→Pool→Dropout
18model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
19model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
20model.add(MaxPool2D(pool_size=(2, 2)))
21model.add(Dropout(0.25))
22
23# Flatten→Dense→Dropout→Dense
24model.add(Flatten())
25model.add(Dense(512, activation='relu'))
26model.add(Dropout(0.5))
27model.add(Dense(7, activation='softmax'))

変更前

python
1import tensorflow as tf
2from tensorflow.keras.layers import Activation, Dense, Dropout, Conv2D, Flatten, MaxPool2D
3from tensorflow.keras.models import Sequential, load_model
4from tensorflow.keras.optimizers import Adam
5
6
7
8#モデルの作成
9model = Sequential()
10
11# Conv→Conv→Pool→Dropout
12model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same', input_shape=(32, 32, 3)))
13model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
14model.add(MaxPool2D(pool_size=(2, 2)))
15model.add(Dropout(0.25))
16
17# Conv→Conv→Pool→Dropout
18model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
19model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
20model.add(MaxPool2D(pool_size=(2, 2)))
21model.add(Dropout(0.25))
22
23# Flatten→Dense→Dropout→Dense
24model.add(Flatten())
25model.add(Dense(512, activation='relu'))
26model.add(Dropout(0.5))
27model.add(Dense(10, activation='softmax'))

データ取得部分

python
1orig_image, orig_label, class_list = load_imgs(root_dir='kill_me_images/kill_me_baby_datasets/kill_me_baby_datasets/')
2#['agiri', 'botsu', 'others', 'sonya', 'yasuna', 'yasuna&agiri', 'yasuna&sonya']

関数部分(cv2.COLOR_BGR2RGBでBRGをRGBに調整)

python
1def load_imgs(root_dir):    
2
3    print(class_list)
4    num_class = len(class_list)
5    img_paths = []
6    labels = []
7    images = []
8    for cl_name in class_list:
9        img_names = os.listdir(os.path.join(root_dir, cl_name))
10        for img_name in img_names:
11            img_paths.append(os.path.abspath(os.path.join(root_dir, cl_name, img_name)))
12            hot_cl_name = get_class_one_hot(cl_name, class_list)
13            labels.append(hot_cl_name)
14
15    for img_path in img_paths:
16        img = cv2.imread(img_path)
17        img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
18        images.append(img)
19
20    images = np.array(images)
21
22    return np.array(images), np.array(labels), class_list

onehot

python
1def get_class_one_hot(class_str, class_list):
2    label = class_list.index(class_str)
3    label_hot = tf.one_hot(label, len(class_list))
4    
5    return label_hot

実行部分

python
1batch_size = 32
2
3model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(), metrics=['accuracy'])
4tb_cb = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir="log_dir")
5ckps = [tb_cb]
6
7# 学習用データを用意する
8train_datagen = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1./255, horizontal_flip=True)
9train_generator = train_datagen.flow_from_directory('kill_me_images/kill_me_baby_datasets/', classes=class_list, target_size=(128, 128), batch_size=batch_size, class_mode='categorical')
10
11# 学習開始！
12model.fit_generator(train_generator, steps_per_epoch=train_generator.samples//batch_size, epochs=100, callbacks=ckps)
13model.save("models/killme_vgg16.h5")
14
15sess = tf.keras.backend.get_session()
16saver = tf.train.Saver()
17saver.save(sess, "models/killme_vgg16.ckpt")

fiveHundred

2020/12/22 09:31

「なぜか使えません」では誰も状況が分かりません。「エラーが出た」と「学習しない」では大違いですし、エラーの場合はエラーメッセージを記載しないと対処しようがありません。

kane_study

2020/12/22 11:22

申し訳ございません。学習ができないです。 IndexError: list index out of range というエラーがでます。範囲をオーバーしているとの事なので、モデルに問題があると考えました。 IndexError Traceback (most recent call last) <ipython-input-18-bb8c98a37a31> in <module> 12 13 # 学習開始！ ---> 14 model.fit_generator(train_generator, steps_per_epoch=train_generator.samples//batch_size, epochs=100, callbacks=ckps)

fiveHundred

2020/12/22 11:26

モデルではなく、データのほうがおかしい気がします。データを読み込んでいる箇所のコードも記載してください。

kane_study

2020/12/22 11:43

ありがとうございます内容を追加しましたopencvを使っているのでＲＧＢに変換している部分があります。

kane_study

2020/12/22 13:29 編集

データのロードは出来ているのでやはり、原因はモデルかと思います。