Kerasによる、ものすごくシンプルな深層学習の例のコードにおけるエラー

fruit.py
1import tensorflow as tf
2from tensorflow import keras
3from tensorflow.keras.models import Sequential
4from tensorflow.keras.layers import Activation, Dense, Dropout
5from tensorflow.keras.utils import to_categorical
6from tensorflow.keras.optimizers import Adagrad
7from tensorflow.keras.optimizers import Adam
8import numpy as np
9from PIL import Image
10import os
11
12# 学習用のデータを作る.
13image_list = []
14label_list = []
15
16# ./data/train 以下のorange,appleディレクトリ以下の画像を読み込む。
17for dir in os.listdir("data/train"):
18    if dir == ".DS_Store":
19        continue
20
21    dir1 = "data/train/" + dir 
22    label = 0
23
24    if dir == "apple":    # appleはラベル0
25        label = 0
26    elif dir == "orange": # orangeはラベル1
27        label = 1
28
29    for file in os.listdir(dir1):
30        if file != ".DS_Store":
31            # 配列label_listに正解ラベルを追加(りんご:0 オレンジ:1)
32            label_list.append(label)
33            filepath = dir1 + "/" + file
34            # 画像を25x25pixelに変換し、1要素が[R,G,B]3要素を含む配列の25x25の２次元配列として読み込む。
35            # [R,G,B]はそれぞれが0-255の配列。
36            image = np.array(Image.open(filepath).resize((25, 25)))
37            print(filepath)
38            # 配列を変換し、[[Redの配列],[Greenの配列],[Blueの配列]] のような形にする。
39            image = image.transpose(2, 0, 1)
40            # さらにフラットな1次元配列に変換。最初の1/3はRed、次がGreenの、最後がBlueの要素がフラットに並ぶ。
41            image = image.reshape(1, image.shape[0] * image.shape[1] * image.shape[2]).astype("float32")[0]
42            # 出来上がった配列をimage_listに追加。
43            image_list.append(image / 255.)
44
45# kerasに渡すためにnumpy配列に変換。
46image_list = np.array(image_list)
47
48# ラベルの配列を1と0からなるラベル配列に変更
49# 0 -> [1,0], 1 -> [0,1] という感じ。
50Y = to_categorical(label_list)
51
52# モデルを生成してニューラルネットを構築
53model = Sequential()
54model.add(Dense(200, input_dim=1875))
55model.add(Activation("relu"))
56model.add(Dropout(0.2))
57
58model.add(Dense(200))
59model.add(Activation("relu"))
60model.add(Dropout(0.2))
61
62model.add(Dense(2))
63model.add(Activation("softmax"))
64
65# オプティマイザにAdamを使用
66opt = Adam(lr=0.001)
67# モデルをコンパイル
68model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer=opt, metrics=["accuracy"])
69# 学習を実行。10%はテストに使用。
70model.fit(image_list, Y, epochs=1500, batch_size=100, validation_split=0.1)
71
72# テスト用ディレクトリ(./data/train/)の画像でチェック。正解率を表示する。
73total = 0.
74ok_count = 0.
75
76for dir in os.listdir("data/train"):
77    if dir == ".DS_Store":
78        continue
79
80    dir1 = "data/test/" + dir 
81    label = 0
82
83    if dir == "apple":
84        label = 0
85    elif dir == "orange":
86        label = 1
87
88    for file in os.listdir(dir1):
89        if file != ".DS_Store":
90            label_list.append(label)
91            filepath = dir1 + "/" + file
92            image = np.array(Image.open(filepath).resize((25, 25)))
93            print(filepath)
94            image = image.transpose(2, 0, 1)
95            image = image.reshape(1, image.shape[0] * image.shape[1] * image.shape[2]).astype("float32")[0]
96            result = model.predict_classes(np.array([image / 255.]))
97            print("label:", label, "result:", result[0])
98
99            total += 1.
100
101            if label == result[0]:
102                ok_count += 1.
103
104print("seikai: ", ok_count / total * 100, "%")

これをコマンドプロンプトで実行すると、
IndentationError: unexpected indent
というエラーが最後に出て、おそらくこのエラーが原因か、結果らしきものが出てきません、
たぶんtensorflowが対応していないことが原因と思われるのですが、どこをどうなおせばよいのでしょう？ちなみに、コマンドプロンプトで、
pip install tensorflow==1.15.5 --user
とすると、
ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow==1.15.5 (from versions: 2.5.0, 2.5.1, 2.5.2, 2.5.3, 2.6.0rc0, 2.6.0rc1, 2.6.0rc2, 2.6.0, 2.6.1, 2.6.2, 2.6.3, 2.6.4, 2.6.5, 2.7.0rc0, 2.7.0rc1, 2.7.0, 2.7.1, 2.7.2, 2.7.3, 2.7.4, 2.8.0rc0, 2.8.0rc1, 2.8.0, 2.8.1, 2.8.2, 2.8.3, 2.8.4, 2.9.0rc0, 2.9.0rc1, 2.9.0rc2, 2.9.0, 2.9.1, 2.9.2, 2.9.3, 2.10.0rc0, 2.10.0rc1, 2.10.0rc2, 2.10.0rc3, 2.10.0, 2.10.1, 2.11.0rc0, 2.11.0rc1, 2.11.0rc2, 2.11.0, 2.11.1, 2.12.0rc0, 2.12.0rc1, 2.12.0, 2.13.0rc0, 2.13.0rc1)

(略）
Epoch 1500/1500
1/1 [==============================] - 0s 56ms/step - loss: 4.9603e-06 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.0314 - val_accuracy: 1.0000
data/test/apple/1.jpg
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\TOSHIBA\Desktop\python\fruit.py", line 96, in <module>
result = model.predict_classes(np.array([image / 255.]))
AttributeError: 'Sequential' object has no attribute 'predict_classes'
という謎なエラーが出て、古いバージョンもインストールできないようになっています。

参考サイトは、https://zenn.dev/hiroe_orz17/articles/53af65f491122e
です。

fiveHundred

2023/06/18 10:56

> IndentationError: unexpected indent と「インデントが悪い」と堂々とエラーメッセージに書かれているのに、 > たぶんtensorflowが対応していないことが原因と思われるのですが、どこをどうなおせばよいのでしょう？と全く関係のない結論に至った理由は何でしょう？

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！

関連した質問