Keras ValueError：ValueError：ターゲットを調べるときにエラーが発生しました：dense_4がshape（None、2）を持っているが、シェイプ（2592,1）を持つ配列を持っていますPython3

Question

Keras 2.0.8でモデルをトレーニングしようとしました。 、Python 3.6.1、およびTensorflowバックエンドです。

エラーメッセージ：

ValueError: Error when checking target: expected dense_4 to have shape (None, 2) but got array with shape (2592, 1)

X_train = numpy.swapaxes(X_train, 1, 3) 
X_test = numpy.swapaxes(X_test, 1, 3) 

print("X_train shape: ") --> size = (2592, 1, 1366, 96) 
print("-----") 
print("X_test shape") --> size = (648, 1, 1366, 96) 
print("-----") 
print(Y_train.shape) --> size = (2592,) 
print("-----") 
print("Y_test shape") --> size = (648,) 

関連するコードスニペット：私はmodel.fitを（呼び出し

K.set_image_dim_ordering('th') 
K.set_image_data_format('channels_first') 

def create_model(weights_path=None): 
    model = Sequential() 
    model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3),activation='relu', padding="same", input_shape=(1, 1366, 96))) 
    model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', dim_ordering="th")) 
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) 
    model.add(Flatten()) 
    model.add(Dense(128, activation='relu')) 
    model.add(Dropout(0.1)) 
    model.add(Dense(64, activation='relu')) 
    model.add(Dropout(0.1)) 
    model.add(Dense(16, activation='relu')) 
    model.add(Dense(2, activation='softmax')) 
    if weights_path: 
     model.load_weights(weights_path) 
    return model 

model = create_model() 
model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy, 
       optimizer=keras.optimizers.SGD(lr=0.01), 
       metrics=['accuracy']) 
history = model.fit(X_train, Y_train, 
     batch_size=32, 
     epochs=100, 
     verbose=1, 
     validation_data=(X_test, Y_test)) 

ライン142、）私は、このエラー

を取得しています場所です

これを修正しようとしたことエラー は、これらのスタックオーバーフローの記事を参照さ：

私は次のコードを使用してY_testとY_train numpyのアレイを再構築しようとした。しかし、私は次のエラーを取得する

Y_train.reshape(2592, 2) 
Y_test.reshape(648, 2) 

を：

ValueError: cannot reshape array of size 2592 into shape (2592,2)

Answer 1

categorical_crossentropyの損失を使用しているので、ワンホットエンコードされたラベルを使用する必要があります。このためには、モデルを訓練するワンホットエンコードされたラベルを使用するとto_categorical

from keras.utils import np_utils 
y_train_onehot = np_utils.to_categorical(y_train) 
y_test_onehot = np_utils.to_categorical(y_test) 

keras.utils.np_utilsから機能を使用することができます。

Answer 2

NNの最後のレイヤーを変更する必要があるようです：

def create_model(weights_path=None): 
    model = Sequential() 
    model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3),activation='relu', padding="same", input_shape=(1, 1366, 96))) 
    model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', dim_ordering="th")) 
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) 
    model.add(Flatten()) 
    model.add(Dense(128, activation='relu')) 
    model.add(Dropout(0.1)) 
    model.add(Dense(64, activation='relu')) 
    model.add(Dropout(0.1)) 
    model.add(Dense(16, activation='relu')) 
    model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) 
    if weights_path: 
     model.load_weights(weights_path) 
    return model