ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 1)

Question

前提・実現したいこと

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

こちらのサイトを参考にしています。

ValueError: Error when checking target: expected activation_19 to have 2 dimensions
https://teratail.com/questions/374942
の続きなのですが、

classes = 50
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, classes)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, classes)

こちらの3行を消したことでエラーは消えたのですが、それとは別に
ValueErrorが出てしまいました。

エラーは、callbacks=[es_cb, cp_cb])で、
(expected 2, got 1)という表記から、

調べる限りでは、得られた値一つに対して、二つ得られているということからエラーが生じているらしいのです。

基本的には、サイトのとおりに実行しているので、エラーの解消法がわからず、もしかしたら、複数回実行しているからエラーが起こっている可能性もあります。

具体的にどのようにしたらいいかわかる人に教えていただきたいです。

発生している問題・エラーメッセージ

Epoch 1/1000

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
/tmp/ipykernel_12643/591284481.py in <module>
     10                     verbose=1,
     11                     shuffle=True,
---> 12                     callbacks=[es_cb, cp_cb])

~/anaconda3/envs/noise_supp/lib/python3.7/site-packages/keras/legacy/interfaces.py in wrapper(*args, **kwargs)
     89                 warnings.warn('Update your `' + object_name + '` call to the ' +
     90                               'Keras 2 API: ' + signature, stacklevel=2)
---> 91             return func(*args, **kwargs)
     92         wrapper._original_function = func
     93         return wrapper

~/anaconda3/envs/noise_supp/lib/python3.7/site-packages/keras/engine/training.py in fit_generator(self, generator, steps_per_epoch, epochs, verbose, callbacks, validation_data, validation_steps, validation_freq, class_weight, max_queue_size, workers, use_multiprocessing, shuffle, initial_epoch)
   1730             use_multiprocessing=use_multiprocessing,
   1731             shuffle=shuffle,
-> 1732             initial_epoch=initial_epoch)
   1733 
   1734     @interfaces.legacy_generator_methods_support

~/anaconda3/envs/noise_supp/lib/python3.7/site-packages/keras/engine/training_generator.py in fit_generator(model, generator, steps_per_epoch, epochs, verbose, callbacks, validation_data, validation_steps, validation_freq, class_weight, max_queue_size, workers, use_multiprocessing, shuffle, initial_epoch)
    183             batch_index = 0
    184             while steps_done < steps_per_epoch:
--> 185                 generator_output = next(output_generator)
    186 
    187                 if not hasattr(generator_output, '__len__'):

~/anaconda3/envs/noise_supp/lib/python3.7/site-packages/keras/utils/data_utils.py in get(self)
    740                     "`use_multiprocessing=False, workers > 1`."
    741                     "For more information see issue #1638.")
--> 742             six.reraise(*sys.exc_info())

~/anaconda3/envs/noise_supp/lib/python3.7/site-packages/six.py in reraise(tp, value, tb)
    717             if value.__traceback__ is not tb:
    718                 raise value.with_traceback(tb)
--> 719             raise value
    720         finally:
    721             value = None

~/anaconda3/envs/noise_supp/lib/python3.7/site-packages/keras/utils/data_utils.py in get(self)
    709                 try:
    710                     future = self.queue.get(block=True)
--> 711                     inputs = future.get(timeout=30)
    712                     self.queue.task_done()
    713                 except mp.TimeoutError:

~/anaconda3/envs/noise_supp/lib/python3.7/multiprocessing/pool.py in get(self, timeout)
    655             return self._value
    656         else:
--> 657             raise self._value
    658 
    659     def _set(self, i, obj):

~/anaconda3/envs/noise_supp/lib/python3.7/multiprocessing/pool.py in worker(inqueue, outqueue, initializer, initargs, maxtasks, wrap_exception)
    119         job, i, func, args, kwds = task
    120         try:
--> 121             result = (True, func(*args, **kwds))
    122         except Exception as e:
    123             if wrap_exception and func is not _helper_reraises_exception:

~/anaconda3/envs/noise_supp/lib/python3.7/site-packages/keras/utils/data_utils.py in next_sample(uid)
    648         The next value of generator `uid`.
    649     """
--> 650     return six.next(_SHARED_SEQUENCES[uid])
    651 
    652 

/tmp/ipykernel_12643/3524841928.py in __call__(self)
     16             for i in range(itr_num):
     17                 batch_ids = indexes[i * self.batch_size * 2:(i + 1) * self.batch_size * 2]
---> 18                 x, y = self.__data_generation(batch_ids)
     19 
     20                 yield x, y

/tmp/ipykernel_12643/3524841928.py in __data_generation(self, batch_ids)
     30     def __data_generation(self, batch_ids):
     31         _, h, w, c = self.x_train.shape
---> 32         _, class_num = self.y_train.shape
     33         x1 = self.x_train[batch_ids[:self.batch_size]]
     34         x2 = self.x_train[batch_ids[self.batch_size:]]

ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 1)

該当のソースコード

# train model
batch_size = 16
epochs = 1000

training_generator = MixupGenerator(x_train, y_train)()
model.fit_generator(generator=training_generator,
                    steps_per_epoch=x_train.shape[0] // batch_size,
                    validation_data=(x_test, y_test),
                    epochs=epochs, 
                    verbose=1,
                    shuffle=True,
                    callbacks=[es_cb, cp_cb])

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

必要な情報はその都度追記します。

Comments

[jbpb0]

> ---> 32 _, class_num = self.y_train.shape

> ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 1)

使ってるデータの「y_train」や「y_test」のshapeは、ネットワークの定義と合ってますでしょうか？

「training_generator =…」のすぐ上に下記を追加して実行して、それぞれ正しいか確認してみてください

print(x_train.shape)
print(y_train.shape)
print(x_test.shape)
print(y_test.shape)

[SSDD]

(7500, 128, 1723, 1)
(7500,)
(500, 128, 1723, 1)
(500, 50)

print(.shape)の結果です。

[jbpb0]

「y_train.shape」と「y_test.shape」が違う時点で間違ってますよね
どちらが正しいのか(あるいはどちらも間違ってるのか)知りませんが
(7500と500はサンプル数なので違っていい)

[coffeebar]

y_train.shapeを(7500, 50)にする必要があるように見えますね。
つまりtrainのクラス情報（正解ラベル）が全部抜けちゃってる状態になっていると思えます。

[SSDD]

y_train.shapeが(7500, 50)
になってなかったのは、
参考サイトの返信部分に
classes = 50
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, classes)
x_test = x_test.reshape(test_num, freq, time, 1)

の3行を消すと書いてあったのですが、
classes = 50
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, classes)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, classes)
の3行を消していました。

直した結果、
x train:(7500, 128, 1723, 1)
y train:(7500, 50)
x test:(500, 128, 1723, 1)
y test:(500, 50)
となり、おそらく正常に動いています。

ありがとうございました！

Answer 1

---> 32 _, class_num = self.y_train.shape

ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 1)

使ってるデータの「y_train」か「y_test」のshapeが、ネットワークの定義と合ってないようです

「training_generator =…」のすぐ上に下記を追加して実行して、それぞれ正しいか確認してみて、間違ってるデータを作成してるコードを見直してください

print(y_train.shape)
print(y_test.shape)