###データの整形
ここに質問の内容を詳しく書いてください。
https://qiita.com/eycjur/items/85baee1c397b74c3b6bd#%E3%81%AF%E3%81%98%E3%82%81%E3%81%AB を参考にして
googlecolaboratoryでconvLSTMを用いた画像予測を行っています。
読み込んだ画像データを整形する時に以下のエラーが出ました。
発生している問題
ValueError: With n_samples=0, test_size=0.3 and train_size=None, the resulting train set will be empty. Adjust any of the aforementioned parameters
該当のソースコード
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split import glob from PIL import Image from tqdm import tqdm import zipfile import io # 縮小後の画像サイズ height = 100 width = 180 # 読み込んだ画像を入れる配列 imgs=np.empty((0, height, width, 3)) # zipファイルを読み込んでnumpy配列にする zip_f = zipfile.ZipFile('drive/My Drive/Colab Notebooks/convLSTM/wide.zip') for name in tqdm(zip_f.namelist()): with zip_f.open(name) as file: path = io.BytesIO(file.read()) #解凍 img = Image.open(path) img = img.resize((width, height)) img_np = np.array(img).reshape(1, height, width, 3) imgs = np.append(imgs, img_np, axis=0) # 時系列で学習できる形式に整える n_seq = 5 n_sample = imgs.shape[0] - n_seq x = np.zeros((n_sample, n_seq, height, width, 3)) y = np.zeros((n_sample, height, width, 3)) for i in range(n_sample): x[i] = imgs[i:i+n_seq] y[i] = imgs[i+n_seq] x, y = (x-128)/128, (y-128)/128 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size = 0.1, shuffle = False) ←で止められてしまいます。
試したこと
エラーメッセージを英訳したところ、「前述のパラメータのいずれかを調整します」と出てきたのですが、どの数値をいじればいいのかわかりません。よろしくお願いします。
補足情報(FW/ツールのバージョンなど)
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2021/12/27 13:42
2021/12/28 04:58