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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。

CNN (Convolutional Neural Network)

CNN (Convolutional Neural Network)は、全結合層のみではなく畳み込み層とプーリング層で構成されるニューラルネットワークです。画像認識において優れた性能を持ち、畳み込みニューラルネットワークとも呼ばれています。

NumPy

NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

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。

Q&A

1回答

1446閲覧

CNNの保存済みモデルをロードしてpredictしたい

totyan

総合スコア6

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。

CNN (Convolutional Neural Network)

CNN (Convolutional Neural Network)は、全結合層のみではなく畳み込み層とプーリング層で構成されるニューラルネットワークです。画像認識において優れた性能を持ち、畳み込みニューラルネットワークとも呼ばれています。

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Python

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投稿2021/02/04 06:37

前提・実現したいこと

CNNの保存済みモデルをロードして、predictをしたいです。

発生している問題・エラーメッセージ

ValueError: Input 0 is incompatible with layer model: expected shape=(None, 120, 90, 1), found shape=(None, 90, 1)

該当のソースコード

python

1#X_testはnumpy形式で形状は,(120, 90, 1)です。(確認済み) 2loaded_model = load_model('model.h5', custom_objects=ak.CUSTOM_OBJECTS) 3predicted_y = loaded_model.predict(X_test)

モデルの構造

Layer (type) Output Shape Param # ================================================================= input_1 (InputLayer) [(None, 120, 90, 1)] 0 _________________________________________________________________ cast_to_float32 (CastToFloat (None, 120, 90, 1) 0 _________________________________________________________________ normalization (Normalization (None, 120, 90, 1) 3 _________________________________________________________________ conv2d (Conv2D) (None, 118, 88, 32) 320 _________________________________________________________________ conv2d_1 (Conv2D) (None, 116, 86, 64) 18496 _________________________________________________________________ max_pooling2d (MaxPooling2D) (None, 58, 43, 64) 0 _________________________________________________________________ dropout (Dropout) (None, 58, 43, 64) 0 _________________________________________________________________ flatten (Flatten) (None, 159616) 0 _________________________________________________________________ dropout_1 (Dropout) (None, 159616) 0 _________________________________________________________________ dense (Dense) (None, 3) 478851 _________________________________________________________________ classification_head_1 (Softm (None, 3) 0

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回答1

0

ネットワークの入力が shape=(None, 120, 90, 1) なので、X_testのshapeを(1, 120, 90, 1)にします

投稿2021/02/04 07:18

jbpb0

総合スコア7653

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