モデルに適合しません

Question

私は桁認識器をコードしようとしています。私は、60000 * 28 * 28の画像のピクセルデータを含むデータセットを持っています。ここで60000は画像の数で、28はピクセルの幅と高さです。

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
import pandas as pd 
from keras.datasets import mnist 
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() 
x_train= x_train.reshape(60000, 28, 28, 1).astype('float32') 
x_test= x_test.reshape(10000, 28, 28, 1).astype('float32') 
from keras.models import Sequential 
from keras.layers import Convolution2D 
from keras.layers import MaxPooling2D 
from keras.layers import Flatten 
from keras.layers import Dense 
classifier= Sequential() 
classifier.add(Convolution2D(32, 3, 3, input_shape= (28, 28, 1), activation= 'relu')) 
classifier.add(MaxPooling2D(pool_size= (2, 2))) 
classifier.add(Flatten()) 
classifier.add(Dense(output_dim = 128, activation= 'relu')) 
classifier.add(Dense(output_dim = 10, activation= 'softmax')) 
classifier.compile(optimizer= 'adam', loss='binary_crossentropy', metrics = ['accuracy']) 
classifier.fit(x_train, y_train, validation_data= (x_test, y_test), nb_epoch= 15, verbose= 2, batch_size= 100) 

次のエラーが発生しています。

classifier.fit(x_train, y_train, validation_data= (x_test, y_test), nb_epoch= 15, verbose= 2, batch_size= 100) 
Traceback (most recent call last): 
    File "<ipython-input-4-9425b6d029dc>", line 1, in <module> 
    classifier.fit(x_train, y_train, validation_data= (x_test, y_test), nb_epoch= 15, verbose= 2, batch_size= 100) 
    File "C:\Users\SHUBHAM\Anaconda3\lib\site-packages\keras\models.py", line 672, in fit 
    initial_epoch=initial_epoch) 
    File "C:\Users\SHUBHAM\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1117, in fit 
    batch_size=batch_size) 
    File "C:\Users\SHUBHAM\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1034, in _standardize_user_data 
    exception_prefix='model target') 
    File "C:\Users\SHUBHAM\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 124, in standardize_input_data 
    str(array.shape)) 
ValueError: Error when checking model target: expected dense_2 to have shape (None, 10) but got array with shape (60000, 1) 

私は何が問題かを知りません。助けてください。

Answer 1

出力シェイプに関連するエラーのようです。 NNコードで見ることができるように classifier.add(Dense(output_dim = 10, activation= 'softmax')) 出力は形状が[recordCount, 10]である必要があります。 しかし、ときに私はPythonのコンソールを実行し、次の入力された - 私が間違ってy_train形状0..9範囲内

>>> from keras.datasets import mnist 
Using Theano backend. 
Using gpu device 0: GeForce GT 730 (CNMeM is enabled with initial size: 70.0% of memory, cuDNN not available) 
>>> (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() 
Downloading data from https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.pkl.gz 
15253504/15296311 [============================>.] - ETA: 0s>>> 
>>> x_train.shape 
(60000, 28, 28) 
>>> y_train.shape 
(60000,) 

そしてy_trainの値を参照してください。だから私は次の変換を行うためにyoyを提案できるようです：

>>> import numpy 
>>> y_train_new = numpy.zeros([60000, 10]) 
>>> for i in range(0, 10): 
...  y_train_new[:, i] = (y_train == i).astype(numpy.int32)