質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

新規登録して質問してみよう
ただいま回答率
85.46%
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

1373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。

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。

0グッド

0クリップ

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

気になる質問をクリップする

クリップした質問は、後からいつでもMYページで確認できます。

またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

guest

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

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

あなたの回答

tips

太字

斜体

打ち消し線

見出し

引用テキストの挿入

コードの挿入

リンクの挿入

リストの挿入

番号リストの挿入

表の挿入

水平線の挿入

プレビュー

まだベストアンサーが選ばれていません

会員登録して回答してみよう

アカウントをお持ちの方は

15分調べてもわからないことは
teratailで質問しよう!

ただいまの回答率
85.46%

質問をまとめることで
思考を整理して素早く解決

テンプレート機能で
簡単に質問をまとめる

質問する

関連した質問