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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。

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。

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kerasでのCNNの使用について

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投稿2021/12/09 05:16

編集2021/12/09 08:28

前提・実現したいこと

大学の研究でCNNを使い、胸部X線画像の解析を行っております。
CNNを使い、正常な肺の画像と疾患のある画像を判別させることが目標です。
現在は練習として少ない画像で練習をしております。
細菌に感染した肺とウイルスに感染した肺を区別させているので、
リストの名前がbacteriaとvirusとなっております。

発生している問題・エラーメッセージ

エラーの意味が分からずどう直していいのかわかりません。ご教授頂きたいです。
pooling層でエラーが発生しました。
エラーメッセージの(None, 9, 64, 64, 32)のNoneの部分が原因なのでしょうか?

ValueError: Input 0 of layer "max_pooling2d_1" is incompatible with the layer: expected ndim=4, found ndim=5. Full shape received: (None, 9, 64, 64, 32)

該当のソースコード---

Python

from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers.convolutional import MaxPooling2D from keras.layers import Activation, Conv2D, Flatten, Dense, Dropout from keras.engine import base_layer_utils from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np import keras import glob import os import cv2 !pip install tensorflow !pip install tensorflow-gpu !pip install keras num_classes = 2 bacteria = [] virus = [] files = glob.glob("/content/drive/MyDrive/resize/bacteria_small/*.*") i = 1 for file in files: img_bacteria = cv2.imread(file) img_bacteria = np.array(img_bacteria) bacteria.append(img_bacteria) bacteria = np.array(bacteria) files = glob.glob("/content/drive/MyDrive/resize/virus_small/*.*") i = 1 for file in files: img_virus = cv2.imread(file) img_virus = np.array(img_virus) virus.append(img_virus) virus = np.array(virus) np.savez('gazou_np', bacteria, virus) a = np.load('/content/gazou_np.npz') x = np.concatenate([a['arr_0'],a['arr_1']]) bacteria_label = np.array([0]*len(a['arr_0'])) virus_label = np.array([1]*len(a['arr_1'])) y = np.concatenate([bacteria_label, virus_label]) y = np.array(y) x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size = 0.20) x_train = x_train.astype('float32')/255 x_test = x_test.astype('float32')/255 input_shape = x_train.shape model = Sequential() model.add(Conv2D(32, (3, 3), padding='same', input_shape = (input_shape))) model.add(Activation('relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Dropout(0.25)) model.add(Conv2D(64, (3, 3), padding='same')) model.add(Activation('relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Dropout(0.25)) model.add(Conv2D(128, (3, 3), padding='same')) model.add(Activation('relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Dropout(0.25)) model.add(Flatten()) model.add(Dense1(16)) model.add(Activation('relu')) model.add(Dense2(64)) model.add(Activation('relu')) model.add(Dense3(128)) model.add(Activation('relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(num_classes, activation='softmax')) model.summary() model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='Adam', metrics=['accuracy']) history = model.fit(x_train, y_train, epochs=50, validation_data=(x_test,y_test))

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jbpb0

2021/12/09 06:16

pythonのコードの一番最初の行のすぐ上に ```python だけの行を追加してください また、pythonのコードの一番最後の行のすぐ下に ``` だけの行を追加してください または、 https://teratail.storage.googleapis.com/uploads/contributed_images/56957fe805d9d7befa7dba6a98676d2b.gif を見て、そのようにしてみてください 現状、コードがとても読み辛いです 質問にコードを載せる際に上記をやってくれたら、他人がコードを読みやすくなり、コードの実行による現象確認もやりやすくなるので、回答されやすくなります
fairlady

2021/12/09 06:46

ご指摘ありがとうございます。修正を施しておきます。
jbpb0

2021/12/09 06:49

pythonのコードの一番最後の行のすぐ下に ``` だけの行を追加してください
fairlady

2021/12/09 08:35

間違っておりました。追加しました。
fairlady

2021/12/09 12:32

解決することができました。自己解決の欄に記入しておきます。 こちらの問題を解決してから次の問題が起きてしまったので投稿しました。

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