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2019/12/05 14:03

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YMD_kts
YMD_kts

スコア23

title CHANGED
@@ -1,1 +1,1 @@
1
- Keras predict実行でエラーが発生する
1
+ Keras ShapeValue Errorが発生する
body CHANGED
@@ -1,10 +1,43 @@
1
- 4つの数の要素をA(1)かB(0)のラベル付けし、新たに与えた4つの数からAかBかの分類分けをしたいです。
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+ 4つの数の要素をA(1)かB(0)のラベル付けし、新たに与えた4つの数を、AかBかの分類をしたいです。
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- 今、下記のコードで学習まではうまくいくのですが、test.csvという1個だけフーリエ変換結果を入れたデータをpredict()で予測しようとすると”ValueError: Error when checking input: expected dense_1_input to have shape (4,) but got array with shape (1,)”とのエラーコードが出てしまいます。
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+ 今、下記のコードで学習まではうまくいくのですが、test.csvという4つを入れたデータをpredict()で予測しようとすると”ValueError: Error when checking input: expected dense_1_input to have shape (4,) but got array with shape (1,)”とのエラーコードが出てしまいます。
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+ 入力データを3つ増やし4x4行列の形にするとキチンと予測はできます。
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- 入力データを3つ増やし4x4行列の形にするとキチンと予測はできるのですが、自分は各行毎の4つのデータを入力している動作を想定しているので、自分の中では1x4の行列でも動くのではと考えす。
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+ 各行毎の4つのデータを入力している動作を想定しているので、自分の中では1x4の行列でも動くのではと考えたのですが、なぜエラーが起こるのかを知りたす。
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+ ※shapeの結果を追記※
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+ それぞれの行列のshapeは以下のとおりです。testdataが今、予測したいデータで、dataが教師データです。
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10
  ```Python
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+ >>> print(testdata.shape)
12
+ (4,)
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+ >>> print(data.shape)
14
+ (100, 4)
15
+ >>>
16
+ ```
17
+
18
+ 入力データ
19
+ ```ここに言語を入力
20
+ 12.7404,15.3204,9.74263,13.086
21
+ ```
22
+
23
+ 教師データの一部
24
+ ```
25
+ 9.60385,11.0032,9.32986,9.25753
26
+ 9.37304,13.0028,11.0855,9.64098
27
+ 8.40733,12.6233,10.2337,8.79376
28
+ 8.73675,12.249,8.87519,7.89159
29
+        ・
30
+        ・
31
+        ・
32
+ 11.7207,14.0737,10.9952,9.37442
33
+ 12.7404,16.0793,14.1397,12.5642
34
+ 11.2507,15.38,12.9987,12.0801
35
+ 11.9871,15.1148,11.6168,10.9482
36
+ 11.0797,13.8117,9.74263,8.2056
37
+ 11.6802,15.2681,12.8943,12.1861
38
+ ```
39
+
40
+ ```Python
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41
  import numpy as np
9
42
  from keras.utils import np_utils
10
43
  from keras.models import Sequential
@@ -30,38 +63,4 @@
30
63
  test=model.predict(testdata)
31
64
  print(test)
32
65
 
33
- ```
34
- 教師データの一部
35
- ```
36
- 9.60385,11.0032,9.32986,9.25753
37
- 9.37304,13.0028,11.0855,9.64098
38
- 8.40733,12.6233,10.2337,8.79376
39
- 8.73675,12.249,8.87519,7.89159
40
- 9.70313,12.4307,9.82452,9.64279
41
- 8.19702,12.7655,10.7892,8.69347
42
- 8.40589,11.9117,7.68762,7.70637
43
- 8.37479,12.7312,10.9148,8.92092
44
- 9,12.6394,10.7229,8.85868
45
- 9.01693,12.6763,9.52008,9.07162
46
- 9.54911,12.905,10.7694,9.93634
47
- 12.9487,15.2094,14.3105,13.086
48
- 11.8027,15.5118,12.4264,11.1303
49
- 13.038,15.8554,13.6896,13.2139
50
- 11.3435,15.6422,12.6775,11.6151
51
- 11.9803,14.9259,11.7693,10.5001
52
- 11.3833,13.9421,11.2776,9.18604
53
- 11.893,15.3056,11.9918,10.4698
54
-        ・
55
-        ・
56
-        ・
57
- 11.7207,14.0737,10.9952,9.37442
58
- 12.7404,16.0793,14.1397,12.5642
59
- 11.2507,15.38,12.9987,12.0801
60
- 11.9871,15.1148,11.6168,10.9482
61
- 11.0797,13.8117,9.74263,8.2056
62
- 11.6802,15.2681,12.8943,12.1861
63
- ```
64
- 入力データ
65
- ```ここに言語を入力
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- 12.7404,15.3204,9.74263,13.086
67
66
  ```