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前提・実現したいこと

雲の画像を学習させて種類の分類を行おうとしています
機械学習始めたばかりの初心者なのであまり理解が足りていないだけかもしれません

発生している問題・エラーメッセージ

WARNING:tensorflow:Model was constructed with shape (None, None, None, 3) for input KerasTensor(type_spec=TensorSpec(shape=(None, None, None, 3), dtype=tf.float32, name='input_1'), name='input_1', description="created by layer 'input_1'"), but it was called on an input with incompatible shape (None, 1).
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-17-913039fb19c7> in <module>()
----> 1 model.fit(image_list_numpy, label_list, epochs=1000, batch_size=64, verbose=1, validation_split=0.2)

9 frames
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/python/framework/func_graph.py in wrapper(*args, **kwargs)
    992           except Exception as e:  # pylint:disable=broad-except
    993             if hasattr(e, "ag_error_metadata"):
--> 994               raise e.ag_error_metadata.to_exception(e)
    995             else:
    996               raise

ValueError: in user code:

    /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/engine/training.py:853 train_function  *
        return step_function(self, iterator)
    /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/engine/training.py:842 step_function  **
        outputs = model.distribute_strategy.run(run_step, args=(data,))
    /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/python/distribute/distribute_lib.py:1286 run
        return self._extended.call_for_each_replica(fn, args=args, kwargs=kwargs)
    /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/python/distribute/distribute_lib.py:2849 call_for_each_replica
        return self._call_for_each_replica(fn, args, kwargs)
    /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/python/distribute/distribute_lib.py:3632 _call_for_each_replica
        return fn(*args, **kwargs)
    /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/engine/training.py:835 run_step  **
        outputs = model.train_step(data)
    /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/engine/training.py:787 train_step
        y_pred = self(x, training=True)
    /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/engine/base_layer.py:1037 __call__
        outputs = call_fn(inputs, *args, **kwargs)
    /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/engine/functional.py:415 call
        inputs, training=training, mask=mask)
    /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/engine/functional.py:550 _run_internal_graph
        outputs = node.layer(*args, **kwargs)
    /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/engine/base_layer.py:1020 __call__
        input_spec.assert_input_compatibility(self.input_spec, inputs, self.name)
    /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/engine/input_spec.py:234 assert_input_compatibility
        str(tuple(shape)))

    ValueError: Input 0 of layer conv2d is incompatible with the layer: : expected min_ndim=4, found ndim=2. Full shape received: (None, 1)

該当のソースコード

import tensorflow as tf
from keras.applications.inception_v3 import InceptionV3
from keras.models import Model
from keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D
from tensorflow.keras.optimizers import SGD
from keras.regularizers import l2
import numpy as np
from PIL import Image
import os

for dir in os.listdir("/content/drive/MyDrive/data/train"):
    dir1 = "/content/drive/MyDrive/data/train/" + dir 
    label = 0

    if dir == "KenUn": # 巻雲はラベル0
        label = 0
    elif dir == "KensekiUn": # 巻積雲はラベル1
        label = 1
    elif dir == "KensouUn": # 巻層雲はラベル2
        label = 2
    elif dir == "KousekiUn": # 高積雲はラベル3
        label = 3
    elif dir == "KousouUn": # 高層雲はラベル4
        label = 4
    elif dir == "RansouUn": # 乱層雲はラベル5
        label = 5
    elif dir == "SousekiUn": # 層積雲はラベル6
        label = 6
    elif dir == "SouUn": # 層雲はラベル7
        label = 7
    elif dir == "SekiranUn": # 積乱雲はラベル8
        label = 8
    elif dir == "SekiUn": # 積雲はラベル9
        label = 9
    for file in os.listdir(dir1):
        # label_listに正解ラベルを追加
        label_list.append(label)
        filepath = dir1 + "/" + file
        # 画像を299x299pixelに変換し、2次元配列として読み込む
        image =np.array(Image.open(filepath).resize((299, 299)))
        print(filepath)
        # 画像をimage_listに追加(値を-1~1に変換)
        image_list.append((image/127.5)-1.0)

# kerasに渡すためにnumpy配列に変換

numpy_list=np.array([])
for i in range(len(image_list)):
  image_list_numpy=np.append(numpy_list,image_list[i])
label_list = np.array(label_list)

print(image_list_numpy)

# 順番をシャッフル
p = np.random.permutation(len(image_list))
image_list_numpy = image_list_numpy[p]
label_list = label_list[p]

# Inception v3モデルの読み込み ※最終層は読み込まない
base_model = InceptionV3(weights='imagenet', include_top=False)
# 最終層の設定
x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
predictions = Dense(1, kernel_initializer="glorot_uniform", activation="sigmoid", kernel_regularizer=l2(.0005))(x)
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False
# オプティマイザにSDGを使用
opt = SGD(lr=.01, momentum=.9)
# モデルをコンパイル
model.compile(loss="binary_crossentropy", optimizer=opt, metrics=["accuracy"])

print(len(image_list_numpy))


model.fit(image_list_numpy, label_list, epochs=1000, batch_size=64, verbose=1, validation_split=0.2)

試したこと

エラーメッセージで調べて以下を追加したのですが、これ自体がエラーを出したため全く分からなくなりました
image_list_numpy= image_list_numpy.reshape((-1,299,299,3))

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

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  • jbpb0

    2021/09/16 19:36

    あと、質問とは関係ないですが、「keras」と「tensorflow.keras」を混ぜて使うのは良くないです
    どちらかに統一しましょう

    キャンセル

  • pan_p

    2021/09/16 20:43

    ありがとうございます
    実際にエラーメッセージが出た場所のスクショを補足情報のところに貼り付けましたので、見ていただければと思います

    キャンセル

  • jbpb0

    2021/09/16 21:30 編集

    > VisibleDeprecationWarning: Creating an ndarray from ragged nested sequences...

    と書かれてるので、おそらく「image_list」に「shape」が違うものが混ざってます

    というか、何をしてるのか意味がよく分からないのですが、「for i in range(len(image_list)):」で「len(image_list)」ができるということは、既に「image_list」にはデータが入ってるのですよね?
    それなのになぜ、さらに「image_list.append(image2*i)」でデータを入れるのでしょうか?

    上記に目をつぶって、下記のようにしてもエラーは出ません

    import numpy as np
    image_list = []
    image = np.ones((299, 299, 3))
    image_list.append(image)
    image_list.append(image*2)
    image_list.append(image*3)
    image_list.append(image*4)
    image_list.append(image*5)
    ##
    image2 = np.ones((299, 299, 3))
    for i in range(len(image_list)):
    image_list.append(image2*i) ## この行は本当はインデントが有ります

    image_list_numpy2 = np.array(image_list)
    print(image_list_numpy2.shape)

    実行したら、
    (10, 299, 299, 3)
    と表示されます
    (同じものが2回入ってるので)

    forループに入る前に既に「image_list」に入ってるデータの「shape」が(229, 229, 3)ではないのでは?
    「image_list」に入れるデータは、全部「shape」を(229, 229, 3)で統一しないとダメです
    カラー画像と白黒(グレースケール)画像が混ざってたりしませんか?

    キャンセル

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