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回答編集履歴

3

class_modeの設定を見逃していました.

2022/10/06 08:10

投稿

ps_aux_grep
ps_aux_grep

スコア1581

answer CHANGED
@@ -4,26 +4,17 @@
4
4
 
5
5
  ```Python
6
6
  seed = 1 # 共通の乱数seedを使うことでshuffleしても同じ順に取り出されるようにする.
7
- train_datagen_input = ImageDataGenerator(rescale=1.0 / 255, seed = seed)
7
+ train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1.0 / 255, seed = seed)
8
- train_data_input = train_datagen_input.flow_from_directory(
8
+ train_data = train_datagen.flow_from_directory(
9
9
  directory = train_data_dir, target_size = (img_height, img_width), color_mode='grayscale',
10
10
  class_mode='input', batch_size=batch_size, shuffle=True, seed = seed
11
11
  )
12
- train_datagen_output = ImageDataGenerator(rescale=1.0 / 255, seed = seed)
13
- train_data_output = train_datagen_output.flow_from_directory(
14
- directory = train_data_dir, target_size = (img_height, img_width), color_mode='grayscale',
15
- class_mode='input', batch_size=batch_size, shuffle=True, seed = seed
16
- )
17
12
 
18
- train_generator = zip(train_datagen_input, train_datagen_output) # 1つにまとめる
19
-
20
13
  autoencoder.fit(
21
- train_generator,
14
+ train_data,
22
15
  epochs=50,
23
16
  batch_size=128,
24
17
  shuffle=True,
25
18
  # validation_data=(test_data, test_data), # ここも同様に変更してください.
26
19
  )
27
20
  ```
28
-
29
- ちなみに`train_datagen_input`と`train_datagen_output`をまとめたくなる気持ちはわかりますが`zip()`の実装的に画像が正しく取り出されないので,冗長に見えますが上のように記述するようにしてください.

2

fix typo

2022/10/06 07:40

投稿

ps_aux_grep
ps_aux_grep

スコア1581

answer CHANGED
@@ -18,7 +18,7 @@
18
18
  train_generator = zip(train_datagen_input, train_datagen_output) # 1つにまとめる
19
19
 
20
20
  autoencoder.fit(
21
- train_datagenerator,
21
+ train_generator,
22
22
  epochs=50,
23
23
  batch_size=128,
24
24
  shuffle=True,

1

fixed correct answer

2022/10/06 07:39

投稿

ps_aux_grep
ps_aux_grep

スコア1581

answer CHANGED
@@ -18,8 +18,7 @@
18
18
  train_generator = zip(train_datagen_input, train_datagen_output) # 1つにまとめる
19
19
 
20
20
  autoencoder.fit(
21
- train_data,
21
+ train_datagenerator,
22
- train_data,
23
22
  epochs=50,
24
23
  batch_size=128,
25
24
  shuffle=True,