CIFAR-10データセットのテストデータ評価のエラー

Question

テストデータでの評価を行いたいのですが、エラーが出てしまい結果が表示されません。
解決方法わかる方いたら教えてください。

エラー文

Input arrays should have the same number of samples as target arrays. Found 50000 input samples and 10000 target samples.

#CIFAR-10のデータセットのインポート
from keras.datasets import cifar10

(X_train, Y_train), (X_test, Y_test) = cifar10.load_data()

#CIFAR-10の正規化
from keras.utils import to_categorical

root_dir = "ルートディレクトリ"

# 特徴量の正規化
X_train = X_train.astype("float") / 255
X_test = X_train.astype("float") / 255

# クラスラベルの1-hotベクトル化
Y_train = to_categorical(Y_train, 10)
Y_test = to_categorical(Y_test, 10)

# CNNの構築
from keras.models import Sequential
from keras.layers.convolutional import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation, Flatten
import numpy as np

model = Sequential()

#3x3のフィルタを32枚使用
model.add(Conv2D(32, (3, 3), padding='same',input_shape=X_train.shape[1:]))
#ReLU関数を使用(入力が0以下の時は出力0 入力が0より大きい場合はそのまま)
model.add(Activation('relu'))
model.add(Conv2D(32, (3, 3)))
model.add(Activation('relu'))
#2x2の最大プーリング層
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))

model.add(Conv2D(64, (3, 3), padding='same'))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Conv2D(64, (3, 3)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))

model.add(Flatten())
model.add(Dense(512))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(10))
model.add(Activation('softmax'))

# コンパイル
model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='SGD',metrics=['accuracy'])

#訓練
History = model.fit(X_train, Y_train, epochs=30)

#評価 & 評価結果出力(これがでない)
print(model.evaluate(X_test, Y_test))

# モデルの保存
open(root_dir + "/modelCIFAR.json", "w").write(model.to_json())

model.save_weights(root_dir + "/weightCIFAR.hdf5")

print("学習データを保存しました")

Answer 1

X_test = X_train.astype("float") / 255は
↓
X_test = X_test.astype("float") / 255では？

Comments

[_whitecat_22]

仰る通り、そこの修正が必須ですね。

Answer 2

エラー文
Input arrays should have the same number of samples as target arrays. Found 50000 input samples and 10000 target samples.

直訳すると...
『X_trainとy_trainは同数のデータでなければいけない。X_trainは50000個だが、y_trainは10000個しかない。』
ということのようです。

過去に同様の質問・回答がありましたので、下記をご参照ください。
↓
Input arrays should have the same number of samples as target arrays. Found 1 input samples and 0 ta