質問編集履歴
1
Carelessミスが重なりが重なり 入力のdimの設定を間違っていました。 今回修正にあたり、少しだけ見やすくしてみました。
test
CHANGED
File without changes
|
test
CHANGED
@@ -1,8 +1,4 @@
|
|
1
|
-
|
1
|
+
siame_resnet()の入力のDimが4096なのですが、入力データDim(4069,)にしていたのが大きな要因でした。夜遅くのDebugは禁ですね。
|
2
|
-
|
3
|
-
そこにLambdaで求めた値を入れたいのですが、ValueErrorがでてしまいます。
|
4
|
-
|
5
|
-
記述を変えてみたのですが、結果は同じで 力尽きて 皆さんの知恵を借りることにしました。よろしくお願いします。
|
6
2
|
|
7
3
|
|
8
4
|
|
@@ -28,11 +24,27 @@
|
|
28
24
|
|
29
25
|
|
30
26
|
|
27
|
+
def model_lambda(x,y):
|
28
|
+
|
29
|
+
x_=tf.convert_to_tensor(x)
|
30
|
+
|
31
|
+
y_=tf.convert_to_tensor(y)
|
32
|
+
|
33
|
+
_xy_result=Lambda(euclidean_distance2)([x_,y_])
|
34
|
+
|
35
|
+
_xy_result = tf.reshape(_xy_result,((1,4096)))
|
36
|
+
|
37
|
+
result=seq_model(_xy_result)
|
38
|
+
|
39
|
+
return result
|
40
|
+
|
41
|
+
|
42
|
+
|
31
43
|
def siame_resnet_():
|
32
44
|
|
33
45
|
seq = models.Sequential()
|
34
46
|
|
35
|
-
seq.add(Dense(1024, activation='sigmoid', input_shape=(406
|
47
|
+
seq.add(Dense(1024, activation='sigmoid', input_shape=(4096,)))
|
36
48
|
|
37
49
|
seq.add(Dropout(0.20))
|
38
50
|
|
@@ -44,22 +56,8 @@
|
|
44
56
|
|
45
57
|
|
46
58
|
|
47
|
-
|
59
|
+
本体の関数読み出し
|
48
60
|
|
49
|
-
|
61
|
+
result=model_lambda(A,B)
|
50
62
|
|
51
|
-
xy_result=Lambda(euclidean_distance2)([x,y])
|
52
|
-
|
53
|
-
|
54
|
-
|
55
|
-
result
|
63
|
+
_result=K.get_value(result)
|
56
|
-
|
57
|
-
|
58
|
-
|
59
|
-
ValueError: Shape must be rank 2 but is rank 1 for 'sequential_1/dense_1/MatMul' (op: 'MatMul') with input shapes: [4096], [4069,1024].
|
60
|
-
|
61
|
-
|
62
|
-
|
63
|
-
ちなみに
|
64
|
-
|
65
|
-
xy_result.shape → (4096,)になっています。
|