質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

新規登録して質問してみよう
ただいま回答率
86.12%
深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

GitHub

GitHubは、Gitバージョン管理システムを利用したソフトウェア開発向けの共有ウェブサービスです。GitHub商用プランおよびオープンソースプロジェクト向けの無料アカウントを提供しています。

受付中

ValueError: The `kernel_size` argument must be a tuple of 2 integers.

Tyutohannpa_
Tyutohannpa_

総合スコア18

深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

GitHub

GitHubは、Gitバージョン管理システムを利用したソフトウェア開発向けの共有ウェブサービスです。GitHub商用プランおよびオープンソースプロジェクト向けの無料アカウントを提供しています。

2回答

0グッド

0クリップ

172閲覧

投稿2022/12/08 07:30

前提

プログラミングを勉強しているものです。
https://github.com/IDEALLab/bezier-gan
上記のプログラムを実装したいと思っています。
バージョンが違い現在は使われていないコードを書き直したりしてきました(調べながら)
その過程で以下のエラーが発生しました。

発生している問題・エラーメッセージ

エラーメッセージ Traceback (most recent call last): File "C:\Users\phanton\Desktop\?\pycharm_env\python3.7\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\utils\conv_utils.py", line 80, in normalize_tuple int(single_value) TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'tuple' During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "C:/Users/phanton/Desktop/?/bezier-gan/bezier-gan-master/beziergan/train_gan.py", line 60, in <module> model.train(X_train, batch_size=batch_size, train_steps=train_steps, save_interval=args.save_interval, directory=directory) File "C:\Users\phanton\Desktop\?\bezier-gan\bezier-gan-master\beziergan\gan.py", line 262, in train d_real, _ = self.discriminator(self.x) File "C:\Users\phanton\Desktop\?\bezier-gan\bezier-gan-master\beziergan\gan.py", line 173, in discriminator strides=(2, 1), padding='same') File "C:\Users\phanton\Desktop\?\pycharm_env\python3.7\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\layers\convolutional.py", line 498, in __init__ **kwargs) File "C:\Users\phanton\Desktop\?\pycharm_env\python3.7\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\layers\convolutional.py", line 126, in __init__ kernel_size, rank, 'kernel_size') File "C:\Users\phanton\Desktop\?\pycharm_env\python3.7\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\utils\conv_utils.py", line 85, in normalize_tuple ' ' + str(type(single_value))) ValueError: The `kernel_size` argument must be a tuple of 2 integers. Received: (64, (4, 2)) including element (4, 2) of type <class 'tuple'>

該当のソースコード

python

1ソースコード 2 def discriminator(self, x, reuse=tf.compat.v1.AUTO_REUSE, training=True): 3 4 depth = 64 5 dropout = 0.4 6 kernel_size = (4, 2) 7 8 with tf.compat.v1.variable_scope('Discriminator', reuse=reuse): 9 x = tf.keras.layers.Conv2D(x, (depth * 1, kernel_size), 10 strides=(2, 1), padding='same') 11 x = tf.keras.layers.BatchNormalization(x, 12 momentum=0.9) # , training=training) 13 x = tf.nn.leaky_relu(x, alpha=0.2) 14 x = tf.keras.layers.Dropout(x, dropout, training=training) 15 16 x = tf.keras.layers.Conv2D(x, (depth * 2, kernel_size), 17 strides=(2, 1), padding='same') 18 x = tf.keras.layers.BatchNormalization(x, 19 momentum=0.9) # , training=training) 20 x = tf.nn.leaky_relu(x, alpha=0.2) 21 x = tf.keras.layers.dropout(x, dropout, training=training) 22 23 x = tf.keras.layers.Conv2D(x, (depth * 4, kernel_size), 24 strides=(2, 1), padding='same') 25 x = tf.keras.layers.BatchNormalization(x, 26 momentum=0.9) # , training=training) 27 x = tf.nn.leaky_relu(x, alpha=0.2) 28 x = tf.keras.layers.dropout(x, dropout, training=training) 29 30 x = tf.keras.layers.Conv2D(x, (depth * 8, kernel_size), 31 strides=(2, 1), 32 padding='same') 33 x = tf.keras.layers.BatchNormalization(x, 34 momentum=0.9) # , training=training) 35 x = tf.nn.leaky_relu(x, alpha=0.2) 36 x = tf.keras.layers.dropout(x, dropout, training=training) 37 38 x = tf.keras.layers.Conv2D(x, (depth * 16, kernel_size), 39 strides=(2, 1), 40 padding='same') 41 x = tf.keras.layers.BatchNormalization(x, 42 momentum=0.9) # , training=training) 43 x = tf.nn.leaky_relu(x, alpha=0.2) 44 x = tf.keras.layers.dropout(x, dropout, training=training) 45 46 x = tf.keras.layers.Conv2D(x, (depth * 32, kernel_size), 47 strides=(2, 1), 48 padding='same') 49 x = tf.keras.layers.BatchNormalization(x, 50 momentum=0.9) # , training=training) 51 x = tf.nn.leaky_relu(x, alpha=0.2) 52 x = tf.keras.layers.dropout(x, dropout, training=training) 53 54 x = tf.keras.layers.flatten(x) 55 x = tf.keras.layers.dense(x, 1024) 56 x = tf.keras.layers.BatchNormalization(x, 57 momentum=0.9) # , training=training) 58 x = tf.nn.leaky_relu(x, alpha=0.2) 59 60 d = tf.keras.layers.dense(x, 1) 61 62 q = tf.keras.layers.dense(x, 128) 63 q = tf.keras.layers.BatchNormalization(q, 64 momentum=0.9) # , training=training) 65 q = tf.nn.leaky_relu(q, alpha=0.2) 66 q_mean = tf.keras.layers.Dense(q, self.latent_dim) 67 q_logstd = tf.keras.layers.Dense(q, self.latent_dim) 68 q_logstd = tf.maximum(q_logstd, -16) 69 # Reshape to batch_size x 1 x latent_dim 70 q_mean = tf.reshape(q_mean, (-1, 1, self.latent_dim)) 71 q_logstd = tf.reshape(q_logstd, (-1, 1, self.latent_dim)) 72 q = tf.concat([q_mean, q_logstd], axis=1, 73 name='predicted_latent') # batch_size x 2 x latent_dim 74 75 return d, q

どこを変えたら動くようになりますか?
教えていただきたいです

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

python 3.7
tensorflow1.15
keras 2.24

以下のような質問にはグッドを送りましょう

  • 質問内容が明確
  • 自分も答えを知りたい
  • 質問者以外のユーザにも役立つ

グッドが多くついた質問は、TOPページの「注目」タブのフィードに表示されやすくなります。

気になる質問をクリップする

クリップした質問は、後からいつでもマイページで確認できます。

またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

下記のような質問は推奨されていません。

  • 間違っている
  • 質問になっていない投稿
  • スパムや攻撃的な表現を用いた投稿

適切な質問に修正を依頼しましょう。

2022/12/08 07:52

こちらの質問が他のユーザーから「やってほしいことだけを記載した丸投げの質問」という指摘を受けました。

回答2

0

x = tf.keras.layers.Conv2D(x, (depth * 1, kernel_size),strides=(2, 1), padding='same')

公式ドキュメントより、Conv2Dの引数確認すると

keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid', data_format=None, dilation_rate=(1, 1), activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel_constraint=None, bias_constraint=None)

なんで、 xは不要かな?xになに入ってるか知らないけど

x = tf.keras.layers.Conv2D(depth, kernel_size,strides=(2, 1), padding='same'

これで試してみては。

投稿2022/12/09 02:16

pig_vba

総合スコア648

良いと思った回答にはグッドを送りましょう。
グッドが多くついた回答ほどページの上位に表示されるので、他の人が素晴らしい回答を見つけやすくなります。

下記のような回答は推奨されていません。

  • 間違っている回答
  • 質問の回答になっていない投稿
  • スパムや攻撃的な表現を用いた投稿

このような回答には修正を依頼しましょう。

0

提示ソースおよび修正方針はまったく理解していませんが
エラーメッセージからなんとなくx = tf.keras.layers.Conv2D(x, (depth * 1, kernel_size),
x = tf.keras.layers.Conv2D(x, depth * 1, kernel_size,であるべきではないかと思いました。

投稿2022/12/08 08:17

can110

総合スコア36230

良いと思った回答にはグッドを送りましょう。
グッドが多くついた回答ほどページの上位に表示されるので、他の人が素晴らしい回答を見つけやすくなります。

下記のような回答は推奨されていません。

  • 間違っている回答
  • 質問の回答になっていない投稿
  • スパムや攻撃的な表現を用いた投稿

このような回答には修正を依頼しましょう。

回答へのコメント

Tyutohannpa_

2022/12/09 05:07

TypeError: __init__() got multiple values for argument 'strides'とエラーが出てしまいます。
can110

2022/12/09 05:13

原因は分かりませんが、マニュアルなど参照して(理解して)正しい引数を渡すとよいかと思います。

まだベストアンサーが選ばれていません

会員登録して回答してみよう

アカウントをお持ちの方は

15分調べてもわからないことは
teratailで質問しよう!

ただいまの回答率
86.12%

質問をまとめることで
思考を整理して素早く解決

テンプレート機能で
簡単に質問をまとめる

質問する

関連した質問

同じタグがついた質問を見る

深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

GitHub

GitHubは、Gitバージョン管理システムを利用したソフトウェア開発向けの共有ウェブサービスです。GitHub商用プランおよびオープンソースプロジェクト向けの無料アカウントを提供しています。