特徴量の正規化がうまくいかない

Question

前提

映画ポスターを使用して、画像分類を勉強しています。
画像の特徴量の正規化を行い、各配列に入れる際にエラーが発生しました。

実現したいこと

エラーの解決

発生している問題・エラーメッセージ

C:\Users\ryota\AppData\Local\Temp\ipykernel_12096\28291439.py:19: VisibleDeprecationWarning:
Creating an ndarray from ragged nested sequences (which is a list-or-tuple of 
lists-or-tuples-or ndarrays with different lengths or shapes) is deprecated. 
If you meant to do this, you must specify 'dtype=object' when creating the ndarray.
x_train = np.array(x_train) / 255.0


ValueError                                Traceback (most recent call last)
Input In [4], in <cell line: 19>()
     16         x_test.append(img_data)
     17         y_test.append(int(f.split("\\")[3].split("_")[0]))
---> 19 x_train = np.array(x_train) / 255.0
     20 y_train = np.array(y_train)
     21 x_test = np.array(x_test) / 255.0

ValueError: could not broadcast input array from shape (100,100,3) into shape (100,100)

該当のソースコード

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import glob


x_train = []  #訓練用のimage
y_train = []  #訓練用のlabels　
x_test = []   #テスト用のimage
y_test = []   #テスト用のimage

for f in glob.glob(".\image\*\*\*.jpeg"):
    print(f.split("\\"))
    img_data = tf.io.read_file(f)
    img_data = tf.io.decode_jpeg(img_data)
    img_data = tf.image.resize(img_data,[100,100])
    
    if f.split("\\")[2] == "train":
        x_train.append(img_data)
        y_train.append(int(f.split("\\")[3].split("_")[0]))
    elif f.split("\\")[2] =="test":
        x_test.append(img_data)
        y_test.append(int(f.split("\\")[3].split("_")[0]))

x_train = np.array(x_train) / 255.0
y_train = np.array(y_train)
x_test = np.array(x_test) / 255.0
y_test = np.array(y_test)
print(x_train.shape)
print(y_train.shape)
print(x_test.shape)
print(y_test.shape)

試したこと

エラー文を翻訳にかけ、それについて検索したが、解決方法が得られなかった。

正規化させる前に、振り分けられた、x_train内をのぞいてみました。

補足情報

映画ポスターのジャンルは8つあり、trainには合計854枚のデータ、testには合計16枚のデータがあります。

Comments

[kikukiku]

＞ValueError: could not broadcast input array from shape (100,100,3) into shape (100,100)
ソースの意味はわかりませんが、
エラーの内容は、次元数があっていないよと言っています。

[ps_aux_grep]

このエラーは，
np.array([np.arange(100 * 100 * 3).reshape(100, 100, 3), np.arange(100 * 100).reshape(100, 100)])
と書くだけで再現します．
エラーが起きる前の行に
print(set(map(lambda x: x.shape, x_train)))
とやったら何が表示されますか？
{(100, 100, 3), (100, 100)}
と表示されたらいずれかの次元を合わせる必要があります．

[ktmr]

>print(set(map(lambda x: x.shape, x_train)))
とやったら何が表示されますか？

コメントありがとうございます。
TypeError: unhashable type: 'TensorShape'
という新たなエラーが発生しました。