自作データセットを使用したCNN実行時のkey erorr

Question

自分でネットで集めた犬と猫の画像にラベルを付けてCNNでクラス分類を行いたいと思っています。そこで、ラベルがしっかり付与できているか確認したいので学習、評価、テストの画像枚数20枚ずつで動作確認を行おうとしているのですがエラーが発生しています。
各データのディレクトリ構造は下記のようにtrain2,val,testの中に猫と犬の画像が入っているcatとdogのディレクトリがあります。
validation_dirとtest_dirをtrain2と同じpathにすると動作します。

学習：train2/cat,dog
評価：val/cat,dog
テスト：test/cat,dog

教えて頂きたいことは、エラーの原因とラベルの付与ができているかです。

import os
from keras import layers
from keras import models
from keras import optimizers
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
import matplotlib.pyplot as plt



# 訓練データセット、検証データセット、テストデータセットを配置するディレクトリ
train_dir = '/home/train2/'
validation_dir = '/home/val/'
test_dir = '/home/test/'
classes = ['cat','dog']



# モデルの定義
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(16, (3, 3), activation='relu', input_shape=(40, 40, 3)))
model.add(layers.Conv2D(16, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(512, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(256, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))       

# モデルのコンパイル
model.compile(loss='binary_crossentropy',
              optimizer=optimizers.RMSprop(lr=1e-4),
              metrics=['acc'])


train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

# ImageDataGeneratorを使ってディレクトリから画像を読み込む
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
                train_dir,                     # ターゲットディレクトリ
                target_size=(40, 40),         
                classes = classes,
                batch_size=20,                  # バッチサイズ
                class_mode='binary')            # binary_crossentropyを使用するため2値のラベルが必要
validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(
                validation_dir,
                target_size=(40, 40),
                classes = classes,
                batch_size=20,
                class_mode='binary')

history = model.fit_generator(train_generator,
          steps_per_epoch=100,
          epochs=10,
          validation_data=validation_generator,
          validation_steps=50)

# モデルの保存
model.save('models/model_01_2class.h5')


acc = history.history['acc']
val_acc = history.history['val_acc']
loss = history.history['loss']
val_loss = history.history['val_loss']

epochs = range(1, len(acc) + 1)

plt.plot(epochs, acc, 'bo', label='Training acc')
plt.plot(epochs, val_acc, 'b', label='Validation acc')
plt.title('Training and validation accuracy')
plt.legend()
plt.figure()

plt.plot(epochs, loss, 'bo', label='Training loss')
plt.plot(epochs, val_loss, 'b', label='Validation loss')
plt.title('Training and validation loss')
plt.legend()

plt.show()

エラー

Traceback (most recent call last):
  File "CNN.py", line 64, in <module>
    val_acc = history.history['val_acc']
KeyError: 'val_acc'

Comments

[jbpb0]

参考
https://teratail.com/questions/233667

Answer 1

KeyError: 'val_acc'

下記を実行して、存在するキーを確認してみてください

print(history.history)

「val_acc」ではなく、「val_accuracy」かも

参考
KerasでのKeyError: 'acc'

Comments

[xeno]

原因は2つありました。
1つは、「val_acc」が「val_accuracy」になっていました。
もう1つは、test内にgif fileが混じっていました。