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Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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自作データセットを使用したCNN実行時のkey erorr

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投稿2021/11/06 02:30

編集2022/01/12 10:58

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。

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'

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