質問編集履歴
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csvのデータを詳細およびモデルの保存方法を追記いたしました。
test
CHANGED
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File without changes
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test
CHANGED
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@@ -1,6 +1,15 @@
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1
1
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### 実現したいこと
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2
2
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3
3
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作成した二値分類予測モデルを使用して，新規（未知）のデータを正常か異常できるかを確認したいです。単純にそのままcsvファイルを読み込めば良いわけではないことを確認し，手探りで色々と試したところ，解決に至らない状況です。エラーに対する解決策をご教示いただけますと幸いです。
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4
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+
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5
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+
学習の際に使用した及び新規データのcsvファイルの形式は，下記のような30行・119列からなるデータになります。（1行目にunnamedという解析に関係のない列が入ってしまっています）
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6
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+
|unnamed|idx|pelvis.x|pelvis.y|pelvis.z|left_hip.x|left_hip.y|left_hip|…|hip_angle|knee_angle|
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7
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+
|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|
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8
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+
|0|0|-1437.3|-1.9|1591.|-1357.5|81.1|1592.4|…|-359.8|1133.0|
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9
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+
|0|1|-1429.4|-9.1|1590.7|-1357.5|77.4|1592.1|…|-300.3|1128.2|
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10
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+
|0|2|-1420.2|-68.3|1575.7|-1348.4|19.0|1578.6|…|-347.0|1102.4|
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11
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+
|0|…|…|…|…|…|…|…|…|…|…|
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+
|0|29|-1464.9|-210.8|1552.9|-100.1|1566.6|-1495.7|…|-393.1|1043.5|
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4
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5
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### 前提
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6
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@@ -97,7 +106,7 @@
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97
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generator = DataLoader(split = 3, roll = time_stamp, batch_size = batch_size, epochs = epochs)
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98
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99
108
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for train_gen, valid_gen, steps_per_epoch, validation_steps in generator.split():
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-
model = build_model
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+
model = build_model(time_stamp) # Be sure to rebuild the model with each fold.
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model.summary()
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102
111
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model.compile(
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loss = "binary_crossentropy",
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@@ -127,6 +136,8 @@
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127
136
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for (X1, X2, X3), y in test_generator:
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128
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y_pred.extend(round(model.predict([X1, X2, X3], batch_size = batch_size)))
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129
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y_valid.extend(y)
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+
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+
model.save("/content/drive/MyDrive/model.h5")
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```
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131
142
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143
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### 発生している問題・エラーメッセージ
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試したことを追加
test
CHANGED
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File without changes
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test
CHANGED
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@@ -1,6 +1,6 @@
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1
1
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### 実現したいこと
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2
2
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-
作成した予測モデルを使用して，新規（未知）のデータを
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作成した二値分類予測モデルを使用して，新規（未知）のデータを正常か異常できるかを確認したいです。単純にそのままcsvファイルを読み込めば良いわけではないことを確認し，手探りで色々と試したところ，解決に至らない状況です。エラーに対する解決策をご教示いただけますと幸いです。
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4
4
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5
5
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### 前提
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6
6
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@@ -182,3 +182,6 @@
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182
182
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183
183
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model.predict([X1, X2, X3])
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184
184
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```
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185
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+
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+
### 試したこと
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+
dataをmodel.predict(data)としてもエラーメッセージ（ValueError: Layer model_2 expects 3 input(s), but it received 1 input tensors.）が出て，3つの変数を入れてもエラーメッセージが出ている状況です。
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