インデックス11513は軸0のサイズが10000の範囲外です

Question

私は単純なMNISTの例を練習していますが、タイトルのようなエラーが発生し、インデックス11513が何を意味するのか分かりません。 以下は完全なコードです。

np.random.seed(3) 

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() 

x_val = x_train[50000:] 
y_val = y_train[50000:] 
x_train = x_train[:50000] 
y_train = y_train[:50000] 


x_train = x_train.reshape(50000, 784).astype('float32')/255.0 
x_val = x_val.reshape(10000, 784).astype('float32')/255.0 
x_test = x_test.reshape(10000, 784).astype('float32')/255.0 

train_rand_idxs = np.random.choice(50000, 700) 
val_rand_idxs = np.random.choice(10000, 300) 
x_train = x_train[train_rand_idxs] 
y_train = y_train[train_rand_idxs] 
x_val = x_val[train_rand_idxs]#***This is where the error occurred*** 
y_val = y_val[train_rand_idxs] 

y_train = np_utils.to_categorical(y_train) 
y_test = np_utils.to_categorical(y_test) 
y_val = np_utils.to_categorical(y_val) 

model = Sequential() 
model.add(Dense(units=2 , input_dim= 28*28, activation='relu')) 
model.add(Dense(units=10 , activation='softmax')) 

model.compile(loss='categorical_crossentropy' , optimizer='sgd' , metrics=   ['accuracy']) 

hist = model.fit(x_train, y_train, epochs =1000 , batch_size=10 ,  validation_data =(x_val, y_val)) 

Answer 1

あなたx_valのみ10000行で整形されています

x_val = x_val.reshape(10000, 784).astype('float32')/255.0 

しかしtrain_rand_idxsは50000までのインデックス値を持っています

train_rand_idxs = np.random.choice(50000, 700) 

あなたは電車の指標とx_valをサブセットしようと

：

x_val = x_val[train_rand_idxs] 

[0,50000)でサンプリングされたインデックスの一部が[0,10000)の範囲のx_valインデックスより大きいため、エラーが発生しています。

代わりに、x_valをx_val[val_rand_idxs]でサンプリングしてみてください。