質問編集履歴
1
修正
test
CHANGED
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File without changes
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test
CHANGED
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@@ -1,7 +1,7 @@
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1
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### 前提
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2
2
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3
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画像18900枚に対してUnetを作っております。
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+
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これは、バッチサイズを変更すれば、おさまるエラーなのでしょうか？
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何度か、数値を変えましたがこのエラーが消えません。
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@@ -12,35 +12,6 @@
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Dimensions 0 and 2900 are not compatible
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```
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### 該当のソースコード
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```python
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train_Combine0 = Combine[0:17000]#訓練データ(17000)
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train_Mask0 = Mask[0:17000]
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test_Combine = Combine[160000:18900]#訓練データ(17000):合計(18900)
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test_Mask = Mask[16000:18900]
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train_ds0 = np.asarray(train_Combine0)#配列を生成
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train_gt0 = np.asarray(train_Mask0)
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test_ds = np.asarray(test_Combine)
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test_gt = np.asarray(test_Mask)
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train_ds0 = train_ds0.astype('float32')/255.0#計算の都合上、入力を 0〜1の範囲の数値にした方が良い→データ型をfloatに変換したのち、255で割る
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train_gt0 = train_gt0.astype('float32')/255.0
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test_ds = test_ds.astype('float32')/255.0
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test_gt = test_gt.astype('float32')/255.0
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#パラメータ(エポックとバッチ)
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epochs =50#epochsはデータを何周するか
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epoch_num=list(range(1,epochs+1))
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train_loss_num=[]
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test_loss_num=[]
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train_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_ds0,train_gt0)).batch(50)#tf.data.Dataset.from_tensor_slices().batch()を用いてバッチ化(一定量のデータを集め、一括処理する)
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test_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_ds,test_gt)).batch(30)
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### 試したこと
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