質問編集履歴
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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。
title
CHANGED
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@@ -1,6 +1,4 @@
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+
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。
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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。
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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。
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from keras import backend as K
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import tensorflow as tf
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@@ -13,21 +11,22 @@
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x, y = vects
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return K.abs(x - y)
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+
def model_lambda(x,y):
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+
x_=tf.convert_to_tensor(x)
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+
y_=tf.convert_to_tensor(y)
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+
_xy_result=Lambda(euclidean_distance2)([x_,y_])
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+
_xy_result = tf.reshape(_xy_result,((1,4096)))
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+
result=seq_model(_xy_result)
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+
return result
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+
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def siame_resnet_():
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seq = models.Sequential()
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seq.add(Dense(1024, activation='sigmoid', input_shape=(
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+
seq.add(Dense(1024, activation='sigmoid', input_shape=(4096,)))
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seq.add(Dropout(0.20))
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seq.add(Dense(1024, activation='sigmoid', input_shape=(1024,)))
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seq.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
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return seq
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x=tf.convert_to_tensor(feature_4096[j])
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+
本体の関数読み出し
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+
result=model_lambda(A,B)
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+
_result=K.get_value(result)
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ValueError: Shape must be rank 2 but is rank 1 for 'sequential_1/dense_1/MatMul' (op: 'MatMul') with input shapes: [4096], [4069,1024].
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ちなみに
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xy_result.shape → (4096,)になっています。
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