質問編集履歴
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質問内容に補足説明を記載しました．
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セグメンテーションはここ（[リンク内容](https://japan-medical-ai.github.io/medical-ai-course-materials/notebooks/Image_Segmentation.html)）を参考にしてコードを書きました．
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今回は参考とは異なり，自分で学習データを用意，作成し，3クラス分類(物体A，物体B，その他)を試みています．入力画像と正解画像はそれぞれアルファチャンネル無しの3チャンネル画像です．
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今回は参考とは異なり，自分で学習データを用意，作成し，3クラス分類(物体A，物体B，その他)を試みています．入力画像と正解画像はそれぞれアルファチャンネル無しの3チャンネル画像ですが，正解画像はインデックスカラー画像になっており，プログラムで読み込んだ際はshapeが(1, 512, 512)でした．
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chainerは初めて扱うので解決策が分からず困っています．
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質問内容に補足説明を記載しました．
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@@ -40,12 +40,12 @@
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SoftmaxCrossEntropyに代入する変数の次元が異なるということだと思うのですが，どこに四次元のものが出てきているのかわからないでいます．
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確認の為SoftmaxCrossEntropyの変数であるy_outとtの型を.shapeで確認したのですが，
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y_out=(バッチ数, 3, 512, 512) t=(バッチ数, 1, 512, 512)となっていました．
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tが3次元の入力を求めているようですが，4次元のどの次元を削除(？)して3次元に変換する必要があるのでしょうか？
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+
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### 該当のソースコード
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質問内容に補足説明を記載しました．
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質問内容に補足説明を記載しました．
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@@ -40,7 +40,11 @@
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+
SoftmaxCrossEntropyに代入する変数の次元が異なるということだと思うのですが，どこに四次元のものが出てきているのかわからないでいます．
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+
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+
確認の為SoftmaxCrossEntropyの変数であるy_outとtの型を.shapeで確認したのですが，
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+
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+
y_out=(バッチ数, 3, 512, 512) t=(バッチ数, 1, 512, 512)となっていました．
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### 該当のソースコード
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@@ -80,8 +84,6 @@
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"""ラベルデータの値を整数値に変換"""
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-
data = data[:3, ...]
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-
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data = data.astype(np.int32)
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return data
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@@ -232,7 +234,9 @@
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y_out = self.predictor(inputimg)
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+
#ここで型を確認したが四次元のものはなかった．
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+
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-
print(y_out.
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+
print("y", y_out.shape, "t", t.shape)
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編集前のエラーは解決しましたが新しくエラーが出たのでエラー内容とコードの修正をしました
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@@ -6,7 +6,7 @@
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セグメンテーションはここ（[リンク内容](https://japan-medical-ai.github.io/medical-ai-course-materials/notebooks/Image_Segmentation.html)）を参考にしてコードを書きました．
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今回は参考とは異なり，自分で学習データを用意，作成し，3クラス分類を試みています．
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+
今回は参考とは異なり，自分で学習データを用意，作成し，3クラス分類(物体A，物体B，その他)を試みています．入力画像と正解画像はそれぞれアルファチャンネル無しの3チャンネル画像です．
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chainerは初めて扱うので解決策が分からず困っています．
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@@ -34,9 +34,9 @@
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-
Expect: t.d
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+
Expect: t.ndim == x.ndim - 1
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-
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+
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-
Actual:
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+
Actual: 4 != 3
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```
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@@ -52,16 +52,12 @@
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import chainer
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-
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-
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import numpy as np
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import chainer.functions as F
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import chainer.links as L
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-
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-
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from chainer import datasets
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from chainer import reporter
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@@ -80,6 +76,18 @@
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+
def transform(data):
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+
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+
"""ラベルデータの値を整数値に変換"""
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+
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+
data = data[:3, ...]
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+
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+
data = data.astype(np.int32)
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+
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+
return data
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+
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+
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+
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def create_dataset(img_filenames, label_filenames):
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"""データセット作成関数"""
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@@ -88,6 +96,8 @@
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label = datasets.ImageDataset(label_filenames)
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+
label = datasets.TransformDataset(label, transform)
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+
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dataset = datasets.TupleDataset(img, label)
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return dataset
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@@ -106,22 +116,12 @@
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r"C:\Users\ttbnb\Documents\Python Scripts\data\label*.png"))
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#タプルで入力画像とマスクの正解画像を束ねる
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train_val = create_dataset(train_img_filenames, train_label_filenames)
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#データセットのデータ数を取得する
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number = len(train_val)
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#データセットをトレーニング用と検証用に分割する割合を決める
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ratio = 0.9
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-
#読み込んだデータセットをトレーニング用とヴァリデーション用に分割する
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-
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#第二引数の数だけトレーニングに，残りをヴァリデーションに，seed=0で分割を固定化
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-
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train, valid = split_dataset_random(train_val, int(number*ratio), seed=0)
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return train, valid
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