質問編集履歴
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質問に対する
test
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test
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@@ -1,13 +1,47 @@
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pythonでkerasを用いて簡単なNN（入力装850，出力層3）を構築し学習させました．
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pythonでkerasを用いて簡単なNN（入力装850，中間層64,出力層3）を構築し学習させました．
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この学習結果を使って，自作の新たなデータを推測したいです．
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理想の出力としては，新たな入力をした際に，出力層の各ノードにどのような値が入っているのかを確認したいです．
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学習後に下記コードを実行すると，要素数が一致していないとのエラーが表示されてしまいます．これの解決策や，上記出力を得るための方法がわかる方いましたら，教えて頂きたいです．
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```from keras.models import Sequential
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from keras.layers import Dense, Activation
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from keras.optimizers import SGD
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from keras.callbacks import ModelCheckpoint
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model = Sequential()
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model.add(Dense(input_dim=wordN, output_dim=64))
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model.add(Activation("relu"))
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model.add(Dense(output_dim=labelN))
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model.add(Activation("softmax"))
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model.compile(loss="binary_crossentropy", optimizer="sgd", metrics=["accuracy"])
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model.fit(data_body, label_body,nb_epoch=500)
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test = np.array(test)
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results = model.predict_proba(1,test)
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コードは以上になります．
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testには推測したいデータを850次元の数値に変換したものが格納されています．
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現時点では，最終行のresultsを実行したところ
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Error when checking model : data should be a Numpy array, or list/dict of Numpy arrays. Found: 1...というエラーが表示されます．
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