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Jupyter

Jupyter (旧IPython notebook)は、Notebook形式でドキュメント作成し、プログラムの記述・実行、その実行結果を記録するツールです。メモの作成や保存、共有、確認などもブラウザ上で行うことができます。

Anaconda

Anacondaは、Python本体とPythonで利用されるライブラリを一括でインストールできるパッケージです。環境構築が容易になるため、Python開発者間ではよく利用されており、商用目的としても利用できます。

Python 3.x

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。

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

1190閲覧

ValueError: Error when checking target: expected activation_19 to have 2 dimensions

SSDD

総合スコア11

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Jupyter (旧IPython notebook)は、Notebook形式でドキュメント作成し、プログラムの記述・実行、その実行結果を記録するツールです。メモの作成や保存、共有、確認などもブラウザ上で行うことができます。

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Python

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投稿2021/12/21 12:46

編集2021/12/21 13:13

前提・実現したいこと

私は今、

ディープラーニングで音声分類
https://qiita.com/cvusk/items/61cdbce80785eaf28349#%E6%84%9F%E6%83%B3

こちらのサイトの音源分離を試しているところです。
最後の方でエラーが出ました。

発生している問題・エラーメッセージ

python

1ValueError: Error when checking target: expected activation_19 to have 2 dimensions, but got array with shape (500, 50, 50)

調べる限りだとモデル上は2次元のはずなのに、データは(500, 50, 50)と3次元?になっていることが原因に思いました。

また、該当コードの前に、kerasのバージョンを2.3.1に落としたときに、

Using TensorFlow backend.

と赤く表記されましたが、何か関係はあるのでしょうか。

補足なのですが、kerasのバージョンが2.3.1になっており、tensorflow-gpuの方は2.0.0です。

以下も該当ソースコード等貼っていきます。

該当のソースコード

python

1# train model 2batch_size = 16 3epochs = 1000 4 5training_generator = MixupGenerator(x_train, y_train)() 6model.fit_generator(generator=training_generator, 7 steps_per_epoch=x_train.shape[0] // batch_size, 8 validation_data=(x_test, y_test), 9 epochs=epochs, 10 verbose=1, 11 shuffle=True, 12 callbacks=[es_cb, cp_cb])

イメージ説明

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

足りない情報があれば、可能な限り追記します。

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jbpb0

2021/12/21 15:01

参考にしてるWebページのコメント欄を見てください
SSDD

2021/12/21 15:23

なるほど!確かに今回のエラーは消えました。 でも、なぜか今度は、ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 1)と出てしまいました。 これに関しても今調べている途中ですが、何か原因とかわかりますか? それとも、別質問として提示するべきでしょうか。
SSDD

2021/12/21 15:38

別質問にして出してみます。
guest

回答1

0

参考にしてるWebページのコメント欄を見てください

投稿2022/01/06 00:59

jbpb0

総合スコア7653

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