回答編集履歴
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補足追記
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@@ -70,7 +70,7 @@
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以下のように修正して、Xを追記しき、Xのshapeが(120, 150, 150, 4)になるようにします。最初の次元が60回ループさせた積み重ね方向です。
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+
以下のように修正して、Xを追記しき、Xのshapeが(120, 150, 150, 4)になるようにします。最初の次元が60回ループ（×2画像）させた積み重ね方向です。また、yもOne-hotベクトル形式を積み重ねることで、shapeが(120, 2)になるのが正しいです。
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補足追記
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@@ -1,6 +1,10 @@
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エラーの意味は、model.fitにおけるx_trainの形式が違うということです。
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またこの部分のエラーを取る、y_trainの形式も違うというエラーが新たに出ます。クラス分類なので、正解データは、1,0といったスカラー値ではなく、[1,0],[0,1]といった各要素が各クラスのウエイト1になるようなOne-hotベクトル形式にすべきです。
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モデル定義のところの修正が必要です。
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まず、モデル定義のところの修正が必要です。
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@@ -32,7 +36,7 @@
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また、上記の他に、forループでXが毎回上書きされているという間違い
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また、前処理において、yの形式を変更しましょう。さらに、上記の他に、forループでXが毎回上書きされているという間違いもあります。
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@@ -74,7 +78,7 @@
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X = np.empty((0,150,150,4))
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y =
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y = np.empty((0,2))
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for i in range(1, 61):
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@@ -86,16 +90,14 @@
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p1 = imageio.imread(f"/Users/K/Downloads/hifu_photos/melano/melano-{i:03d}.png").reshape(150,150,4)
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-
y = np.append(y, np.array([0], dtype = np.uint8)).reshape(-1,1)
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p2 =imageio.imread(f"/Users/K/Downloads/hifu_photos/normal/normal-{i:03d}.png").reshape(150,150,4)
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X = np.vstack([X, np.stack([p1, p2])])
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-
y = np.a
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+
y = np.vstack([y, [[1, 0], [0, 1]]])
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```
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+
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+
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+
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+
できあがったモデルで予測をした場合、結果はベクトル形式ででてきます。各要素が、対応するクラスの予測可能性に相当します。
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前処理の修正
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@@ -66,11 +66,15 @@
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以下のように修正して、Xを追記し
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以下のように修正して、Xを追記しき、Xのshapeが(120, 150, 150, 4)になるようにします。最初の次元が60回ループさせた積み重ね方向です。
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```Python
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+
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+
X = np.empty((0,150,150,4))
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+
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+
y = []
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for i in range(1, 61):
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@@ -82,8 +86,6 @@
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p1 = imageio.imread(f"/Users/K/Downloads/hifu_photos/melano/melano-{i:03d}.png").reshape(150,150,4)
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-
X = np.append(X, p1)
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-
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y = np.append(y, np.array([0], dtype = np.uint8)).reshape(-1,1)
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@@ -92,12 +94,8 @@
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p2 =imageio.imread(f"/Users/K/Downloads/hifu_photos/normal/normal-{i:03d}.png").reshape(150,150,4)
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-
X = np.a
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+
X = np.vstack([X, np.stack([p1, p2])])
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y = np.append(y, np.array([1], dtype = np.uint8)).reshape(-1,1)
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```
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なお、`NameError: name 'X' is not defined`が出たら、forの前に`X = []`を入れてください。
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誤字の修正
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@@ -16,7 +16,7 @@
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-
以下のように修して、RBGAの4次元に対応させます。
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+
以下のように修正して、RBGAの4次元に対応させます。
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