kerasでmodel.fit をおこなうとEpoch 1/5 で止まってしまうので、対応策を確認したい

実現したいこと

ここに実現したいことを箇条書きで書いてください。

[1] python / keras 環境にてディープラーニングを実現したい。
[2] model.fit をおこなうとEpoch 1/5 で止まってしまうので、対応策を確認したい。

前提

Pythonを使用してcsvからOneHotエンコーディングまでは完了したデータがあります。
計算データはは824列、結果データは３列（OneHot済み）でこれから機械学習を行うところです。

発生している問題・エラーメッセージ

例外が発生しました: InvalidArgumentError
Graph execution error:

Detected at node sparse_categorical_crossentropy/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits defined at (most recent call last):
  File "C:\Users\User\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\runpy.py", line 197, in _run_module_as_main
----
logits and labels must have the same first dimension, got logits shape [32,3] and labels shape [96]
	 [[{{node sparse_categorical_crossentropy/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits}}]] [Op:__inference_train_function_758]
------
logits and labels must have the same first dimension, got logits shape [32,3] and labels shape [96]
	 [[{{node sparse_categorical_crossentropy/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits}}]] [Op:__inference_train_function_758]

該当のソースコード

Python
1
2    dfload=pd.DataFrame()
3    dfload = pd.read_csv(r"D:\exportHot.csv")
4    
5    #インデクスリセット
6    print("reset_index")
7    dfload.reset_index(inplace=True)
8    #数値に変換
9    dfload.astype('float32')
10
11    #データをy:結果データとx:計算データに分割します。
12    y = dfload[['Ret_1','Ret_2','Ret_3']]
13    x = dfload.drop(['Ret_1','Ret_2','Ret_3'], axis = 1)
14
15    #学習用とテスト用に分割します。
16    print("train_test_split")
17    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y,train_size=0.8)
18
19    print(x_train.shape)
20    print(x_test.shape)
21    print(y_train.shape)
22    print(y_test.shape)
23    in_size=x_train.shape[1]
24    out_size=y_train.shape[1]
25
26    # modelを準備する
27    model = keras.models.Sequential()
28    model.add(Dense(1024, activation='relu', input_shape=(in_size,)))
29
30
31    # RELUにて計算
32    model.add(Dense(512,activation="relu"))
33
34
35    # 出力用に合計が100％となるようにsoftmaxをかませる。
36    model.add(Dense(out_size,activation="softmax"))
37
38    # 作成されたパラメタ数を表示します。
39    model.summary()
40
41    # コンパイルする(この辺はほ呪文です)
42    model.compile(optimizer="adam",
43                loss="sparse_categorical_crossentropy",
44                metrics=["accuracy"])
45    
46    # ▼ここの行でエラーが発生する。
47    history = model.fit(x_train, y_train, epochs=5,
48                        validation_data=(x_test, y_test))
49    
50
51    test_loss, test_acc =model.evaluate(x_test, y_test)
52    print(f"テストデータの正解率は{test_acc:.2%}です。")
53
54

上記の出力結果

reset_index
train_test_split
(3177, 824)
(795, 824)
(3177, 3)
(795, 3)
2023-12-06 15:37:18.009341: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:182] This TensorFlow binary is optimized to use available CPU instructions in performance-critical operations.
To enable the following instructions: SSE SSE2 SSE3 SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA, in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.
Model: "sequential"
_________________________________________________________________
 Layer (type)                Output Shape              Param #   
=========================================
 dense (Dense)               (None, 1024)              844800
 dense_1 (Dense)             (None, 512)               524800
 dropout (Dropout)           (None, 512)               0
 dense_2 (Dense)             (None, 3)                 1539
=========================================
Total params: 1371139 (5.23 MB)
Trainable params: 1371139 (5.23 MB)
Non-trainable params: 0 (0.00 Byte)
_________________________________________________________________
Epoch 1/5
Backend TkAgg is interactive backend. Turning interactive mode on.

試したこと

model.compile の見直し、再入力
最初の model.add にて、 input_shape を input(824) に書き換えても状況が変わりません。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

Windows 10 Pro
Python3

fiveHundred

2023/12/05 12:42

「logitsは[32,3]なのにlabelsは[96]」とエラーが言っているのだから、y_train（やy_test）が[32,3]ではなく[96]になっているのでは？

jbpb0

2023/12/06 04:07

> print(x_train.shape) print(x_test.shape) print(y_train.shape) print(y_test.shape) の実行結果は、それぞれ何て表示されたでしょうか？

himana-mario

2023/12/06 06:41

ありがとうございます。表示されたログを含めて記載しています。なにがおかしいのか・・・いろいろ本も漁っております。 reset_index train_test_split (3177, 824) (795, 824) (3177, 3) (795, 3) 2023-12-06 15:37:18.009341: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:182] This TensorFlow binary is optimized to use available CPU instructions in performance-critical operations. To enable the following instructions: SSE SSE2 SSE3 SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA, in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. Model: "sequential" _________________________________________________________________ Layer (type) Output Shape Param # ================================================================= dense (Dense) (None, 1024) 844800 dense_1 (Dense) (None, 512) 524800 dropout (Dropout) (None, 512) 0 dense_2 (Dense) (None, 3) 1539 ================================================================= Total params: 1371139 (5.23 MB) Trainable params: 1371139 (5.23 MB) Non-trainable params: 0 (0.00 Byte) _________________________________________________________________ Epoch 1/5 Backend TkAgg is interactive backend. Turning interactive mode on.