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NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

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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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投稿2022/09/15 12:56

Python初心者です。
DeepLeaning を試すため、簡単な画像認識のモデルを作成しようとしたのですが、model.fitで学習させようとすると以下のエラーが出てうまくいきません。
stringからfloatにキャストしようとしてるみたいなのですが、stringを使用している自覚がないため原因がわかりません。

error

Traceback (most recent call last): File "DL_try.py", line 58, in <module> model.fit(I_train, A_train, epochs = 10) File "C:\Users\anaconda3\envs\DL_Try\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 67, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "C:\Users\anaconda3\envs\DL_Try\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\execute.py", line 55, in quick_execute inputs, attrs, num_outputs) tensorflow.python.framework.errors_impl.UnimplementedError: Graph execution error: Detected at node 'Cast_1' defined at (most recent call last): File "DL_try.py", line 58, in <module> model.fit(I_train, A_train, epochs = 10) File "C:\Users\anaconda3\envs\DL_Try\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 64, in error_handler return fn(*args, **kwargs) File "C:\Users\anaconda3\envs\DL_Try\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1409, in fit tmp_logs = self.train_function(iterator) File "C:\Users\anaconda3\envs\DL_Try\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1051, in train_function return step_function(self, iterator) File "C:\Users\anaconda3\envs\DL_Try\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1040, in step_function outputs = model.distribute_strategy.run(run_step, args=(data,)) File "C:\Users\anaconda3\envs\DL_Try\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1030, in run_step outputs = model.train_step(data) File "C:\Users\anaconda3\envs\DL_Try\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 894, in train_step return self.compute_metrics(x, y, y_pred, sample_weight) File "C:\Users\anaconda3\envs\DL_Try\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 987, in compute_metrics self.compiled_metrics.update_state(y, y_pred, sample_weight) File "C:\Users\anaconda3\envs\DL_Try\lib\site-packages\keras\engine\compile_utils.py", line 501, in update_state metric_obj.update_state(y_t, y_p, sample_weight=mask) File "C:\Users\anaconda3\envs\DL_Try\lib\site-packages\keras\utils\metrics_utils.py", line 70, in decorated update_op = update_state_fn(*args, **kwargs) File "C:\Users\anaconda3\envs\DL_Try\lib\site-packages\keras\metrics\base_metric.py", line 140, in update_state_fn return ag_update_state(*args, **kwargs) File "C:\Users\anaconda3\envs\DL_Try\lib\site-packages\keras\metrics\base_metric.py", line 637, in update_state y_true = tf.cast(y_true, self._dtype) Node: 'Cast_1' Cast string to float is not supported [[{{node Cast_1}}]] [Op:__inference_train_function_882]

ソース

python

import numpy as np import tensorflow as tf import glob I_train = [] A_train = [] I_test = [] A_test = [] """---------------------画像読み込み---------------------""" for f in glob.glob("image\\*\\*\\*.jpg"): img_data = tf.io.read_file(f) img_data = tf.io.decode_jpeg(img_data, channels=3) img_data = tf.image.resize(img_data, [100, 100]) if f.split("\\")[1] == "train": I_train.append(img_data) A_train.append(f.split("\\")[2].split("_")[0]) elif f.split("\\")[1] == "test": I_test.append(img_data) A_test.append(f.split("\\")[2].split("_")[0]) I_train = np.array(I_train) / 255 A_train = np.array(A_train) I_test = np.array(I_test) / 255 A_test = np.array(A_test) """---------------------ニューラルネットワークの構築---------------------""" model = tf.keras.models.Sequential([ #入力層 tf.keras.layers.Flatten(input_shape = (100, 100, 3)), #中間層 tf.keras.layers.Dense(64, activation = "relu"), tf.keras.layers.Dropout(0.2), #出力層 tf.keras.layers.Dense(3, activation = "softmax") ]) """---------------------モデルの学習---------------------""" model.compile(optimizer = "adam", loss = "sparse_categorical_crossentropy", metrics = ["accuracy"]) #学習開始 model.fit(I_train, A_train, epochs = 10)

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