この記事の内容は、機械 学習 画像 分類の明確化を更新します。 機械 学習 画像 分類について学んでいる場合は、このPythonによるディープラーニングの作り方〜画像認識〜【Python機械学習入門#10】の記事でこの機械 学習 画像 分類についてcsmetrics.orgを探りましょう。
目次
Pythonによるディープラーニングの作り方〜画像認識〜【Python機械学習入門#10】更新された機械 学習 画像 分類に関連する内容の概要
このComputer Science Metrics Webサイトでは、機械 学習 画像 分類以外の情報を追加して、より有用な理解を深めることができます。 ComputerScienceMetricsページで、私たちは常に毎日新しい正確なニュースを更新します、 あなたに最も詳細な価値をもたらしたいという願望を持って。 ユーザーがインターネット上にできるだけ早く情報を追加できます。
機械 学習 画像 分類に関連するコンテンツ
ついに？ 深層学習入門です。 世界中の多くのAI（人工知能）で使われている技術で、画像や音など数値化が難しいデータを扱う場合には必ずディープラーニングが使われます。 このビデオでは、多くの種類の画像認識で使用される CNN (Convolution Neural Network) テクノロジの基本について説明します。 ライブラリにテンソルフローを使用しています。
機械 学習 画像 分類のトピックに関連する画像
読んでいるPythonによるディープラーニングの作り方〜画像認識〜【Python機械学習入門#10】に関する情報を発見することに加えて、Computer Science Metricsを毎日下に投稿する他のトピックを調べることができます。
機械 学習 画像 分類に関連するいくつかの提案
#Pythonによるディープラーニングの作り方画像認識Python機械学習入門10。
データサイエンス。
Pythonによるディープラーニングの作り方〜画像認識〜【Python機械学習入門#10】。
機械 学習 画像 分類。
機械 学習 画像 分類についての情報を使用して、Computer Science Metricsがあなたがより多くの情報と新しい知識を持っているのを助けることを願っています。。 ComputerScienceMetricsの機械 学習 画像 分類に関する情報をご覧いただきありがとうございます。
度々失礼いたします。
動画内のプログラミング無事動きました。大変参考になりました！
最近、プログラミングなどについて学習を進めていて疑問になった点があります。
・このプログラミングでの学習率や初期の重み、バイアスはどのように設定していますか？
・損失関数で用いられているsparse_categorical_crossentropyは交差エントロピー誤差と違いますか？
model.fit()を実行すると
Epoch 1/10
—————————————————————————
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-26-0e880dbec549> in <module>
1 model.compile(optimizer="adam",loss="categorical_crossentropy",metrics=["accuracy"])
2
—-> 3 model.fit(x_train,y_train,epochs=10)
1 frames
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/engine/training.py in tf__train_function(iterator)
13 try:
14 do_return = True
—> 15 retval_ = ag__.converted_call(ag__.ld(step_function), (ag__.ld(self), ag__.ld(iterator)), None, fscope)
16 except:
17 do_return = False
ValueError: in user code:
File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/engine/training.py", line 1051, in train_function *
return step_function(self, iterator)
File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/engine/training.py", line 1040, in step_function **
outputs = model.distribute_strategy.run(run_step, args=(data,))
ValueError: Shapes (None, 1) and (None, 3) are incompatible
というエラーがでます。
よろしければ教えていただきたいです。
画像は自分で集めてきたものを使っています。
とても説明わかりやすかったです！
一つ質問させていただきたいのですが、画像の準備でつまずいています。。
x_train = [] #訓練用のimage
y_train = [] #訓練用のlabels
x_test = [] #テスト用のimage
y_test = [] #テスト用のimage
for f in glob.glob("image/*/*/*.jpg"):
img_data = tf.io.read_file(f)
img_data = tf.io.decode_jpeg(img_data)
img_data = tf.image.resize(img_data,[100,100])
if f.split("/")[1] == "train":
x_train.append(img_data)
y_train.append(int(f.split("/")[2].split("_")[0]))
elif f.split("/")[1] =="test":
x_test.append(img_data)
y_test.append(int(f.split("/")[2].split("_")[0]))
x_train = np.array(x_train) / 255.0
y_train = np.array(y_train)
x_test = np.array(x_test) / 255.0
y_train = np.array(x_test)
動画の通りにコードを書いて実行し、x_trainにデータが入っているか確認したところ、
array([], dtype=float64)
このように入ってないように見受けられました。
フォルダ構成も確認しました。このコードと同じ階層にimageフォルダを作り、中にtrain, test,
train, testそれぞれに0_hand, 1_footというフォルダを作りました。
どこか間違っている部分はございますでしょうか？
ご教授いただければ幸いです。
勉強になります。音声認識について勉強をしています。参考にさせていただいています。
とても勉強になる動画でした．初めてdeep learningがうまくいきそうな予感がします．ありがとうございます．
一つ質問させていただきたいのですが，testフォルダはどのような構成にしたらよいのでしょうか．
trainフォルダと同様と同じく0_cat，1_dog, 2_penguinとして数枚の画像データを保存しておけばよいでしょうか？
めちゃくちゃわかりやすかったです。会社でディープラーニングをやっているのですが、ものすごく参考になりました。
感謝致します。
良い講座をありがとうございます！
画像データの準備で躓いています。
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
—> 26 X_train = np.array(X_train) /255.0
27 y_train = np.array(y_train)
28 X_test = np.array(X_test) /255.0
ValueError: could not broadcast input array from shape (100,100,3) into shape (100,100)
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
これは私の環境によるものでしょうか？
とてもわかりやすい解説ありがとうございます。
1つお聞きしたいことがあります。
画像ファイルを読み込んだ後にその画像に任意のドットの点を打って誤認識をするようにしたいのですが、コードが全くできないため教えて頂きたいです。
敵対的サンプルを行いたいです。
この動画の内容とはかけ離れてすみません。
他の動画ではデータセットを利用した説明で腑に落ちない点が多かったのですが、
この動画は自分で集めた写真を利用した説明で、理解がし易かったです。
とても参考になりました。ありがとうございます。
ニューラルネットワークの構築をしてその後学習を開始させようとして実行するとこのようなエラーが出て学習させることができなんのですが
改善する方法はありますか？；エラー：：Traceback (most recent call last):
File "C:Usersh_abeOneDriveデスクトップディープラーニングtest1.py", line 41, in <module>
model.fit(X_train,Y_train,epochs=10)
File "C:Usersh_abeAppDataLocalProgramsPythonPython37libsite-packageskerasutilstraceback_utils.py", line 67, in error_handler
raise e.with_traceback(filtered_tb) from None
File "C:Usersh_abeAppDataLocalProgramsPythonPython37libsite-packagestensorflowpythoneagerexecute.py", line 59, in quick_execute
inputs, attrs, num_outputs)
tensorflow.python.framework.errors_impl.UnimplementedError: Cast string to float is not supported
[[node Cast_1
(defined at C:Usersh_abeAppDataLocalProgramsPythonPython37libsite-packageskerasmetrics.py:716)
]] [Op:__inference_train_function_779]
Errors may have originated from an input operation.
Input Source operations connected to node Cast_1:
In[0] ExpandDims_1 (defined at C:Usersh_abeAppDataLocalProgramsPythonPython37libsite-packageskerasenginecompile_utils.py:677)
Operation defined at: (most recent call last)
>>> File "<string>", line 1, in <module>
>>>
>>> File "C:Usersh_abeAppDataLocalProgramsPythonPython37libidlelibrun.py", line 155, in main
>>> ret = method(*args, **kwargs)
>>>
>>> File "C:Usersh_abeAppDataLocalProgramsPythonPython37libidlelibrun.py", line 548, in runcode
>>> exec(code, self.locals)
>>>
>>> File "C:Usersh_abeOneDriveデスクトップディープラーニングtest1.py", line 41, in <module>
>>> model.fit(X_train,Y_train,epochs=10)
>>>
>>> File "C:Usersh_abeAppDataLocalProgramsPythonPython37libsite-packageskerasutilstraceback_utils.py", line 64, in error_handler
>>> return fn(*args, **kwargs)
>>>
>>> File "C:Usersh_abeAppDataLocalProgramsPythonPython37libsite-packageskerasenginetraining.py", line 1216, in fit
>>> tmp_logs = self.train_function(iterator)
>>>
>>> File "C:Usersh_abeAppDataLocalProgramsPythonPython37libsite-packageskerasenginetraining.py", line 878, in train_function
>>> return step_function(self, iterator)
>>>
>>> File "C:Usersh_abeAppDataLocalProgramsPythonPython37libsite-packageskerasenginetraining.py", line 867, in step_function
>>> outputs = model.distribute_strategy.run(run_step, args=(data,))
>>>
>>> File "C:Usersh_abeAppDataLocalProgramsPythonPython37libsite-packageskerasenginetraining.py", line 860, in run_step
>>> outputs = model.train_step(data)
>>>
>>> File "C:Usersh_abeAppDataLocalProgramsPythonPython37libsite-packageskerasenginetraining.py", line 817, in train_step
>>> self.compiled_metrics.update_state(y, y_pred, sample_weight)
>>>
>>> File "C:Usersh_abeAppDataLocalProgramsPythonPython37libsite-packageskerasenginecompile_utils.py", line 460, in update_state
>>> metric_obj.update_state(y_t, y_p, sample_weight=mask)
>>>
>>> File "C:Usersh_abeAppDataLocalProgramsPythonPython37libsite-packageskerasutilsmetrics_utils.py", line 73, in decorated
>>> update_op = update_state_fn(*args, **kwargs)
>>>
>>> File "C:Usersh_abeAppDataLocalProgramsPythonPython37libsite-packageskerasmetrics.py", line 177, in update_state_fn
>>> return ag_update_state(*args, **kwargs)
>>>
>>> File "C:Usersh_abeAppDataLocalProgramsPythonPython37libsite-packageskerasmetrics.py", line 716, in update_state
>>> y_true = tf.cast(y_true, self._dtype)Traceback (most recent call last):
長文失礼しました。すみません
最近機械学習という言葉を耳にすることが増え、気になったため独学で勉強し始めました。
勉強不足なため、見当ちがいな発言をしたら申し訳ございません。
こちらの動画で使用しているコードを実行したのですが、画像を集めるのを手早くしたかったため
赤、青、緑の●の画像を印刷し、それぞれ３０枚程度写真を撮って実行しました。
結果はすべてほぼ0.333…となり、このコードは色を判別せず、輪郭で分類していることに気が付きました。
（すべて●にするのではなく、それぞれを別の形にすると同じ比率になることなくうまく動作しました。）
機械学習で色を含めた識別は可能なのでしょうか？
私の調べが悪いのかもしれませんが、調べてみたところ色を含めて学習させる方法が見つからず、
OpenCV等を使用し、色の範囲を定め、何色と一致するか、というようなものが多く見つかりました。
機械学習では色の識別がしにくいのでしょうか？
とても分かりやすい動画をありがとうございます。全くの無知からこの動画に出会い、試行錯誤しながらコードを書いているのですが、動画の前半部分までのコードを真似た後に実行した所、「list index out of range」エラーが出てしまいました。
何度見返してもコードは同じだと思うのですが、何故発生したのか分かればご教示いただきたくコメント致しました。
（ファイル名）
gazou.py
（記述コード）
# 画像の準備
import numpy as np
import tensorflow as tf
import glob
X_train = []
y_train = []
X_test = []
y_test = []
for f in glob.glob("image/*/*/*.jpg"):
img_data = tf.io.read_file(f)
img_data = tf.io.decode_jpeg(img_data)
img_data = tf.image.resize(img_data,[100,100])
if f.split("/")[1] == "train":
X_train.append(img_data)
y_train.append(int(f.split("/")[2].split("_")[0]))
elif f.split("/")[1] == "test":
X_test.append(img_data)
y_test.append(int(f.split("/")[2].split("_")[0]))
X_train = np.array(X_train) / 255.0
y_train = np.array(y_train)
X_test = np.array(X_test) / 255.0
y_test = np.array(y_test)
# ニュートラルネットワークの構築
# モデルの学習
# モデルの評価
（実行内容）
2021-09-21 15:36:25.025679: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'nvcuda.dll'; dlerror: nvcuda.dll not found
2021-09-21 15:36:25.025781: W tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:269] failed call to cuInit: UNKNOWN ERROR (303)
2021-09-21 15:36:25.030657: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:169] retrieving CUDA diagnostic information for host: コンピューター名
2021-09-21 15:36:25.030842: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:176] hostname: コンピューター名
2021-09-21 15:36:25.031245: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:151] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX AVX2
To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.
Traceback (most recent call last):
File "gazou.py", line 16, in <module>
if f.split("/")[1] == "train":
IndexError: list index out of range
大変お手数ですが、もしお分かりでしたら教えていただきたいです。
よろしくお願い致します。
コメント失礼します、pythonをはじめ、プログラミング初心者です。
img_data = tf.io.read_file("image/*/*/*.jpg")
序盤のこちらのコードを実行したところ、下記のようなエラーが出てしまいました。
'utf-8' codec can't decode byte 0x83 in position 61: invalid start byte
自身で調べる中で何となく意味は分かったのですが、対策がいまいち分かりません。もしお時間があればアドバイスいただけたら幸いです。(´；ω；`)
動画見させていただきました。
model = tf.keras.models.Sequential({
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(100,100,3)),
tf.keras.layers.Dense(64,activation="relu"),
tf.keras.layers.Dropout(0.2),
tf.keras.layers.Dense(3,activation="softmax")
})
を実行すると、
TypeError Traceback (most recent call last)
~AppDataLocalTemp/ipykernel_4740/637869931.py in <module>
—-> 1 model = tf.keras.models.Sequential({
2 tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(100,100,3)),
3 tf.keras.layers.Dense(64,activation="relu"),
4 tf.keras.layers.Dropout(0.2),
5 tf.keras.layers.Dense(3,activation="softmax")
TypeError: The added layer must be an instance of class Layer. Found: {<keras.layers.core.Dense object at 0x000001A61962A760>, <keras.layers.core.Dropout object at 0x000001A61962A640>, <keras.layers.core.Flatten object at 0x000001A61961FE50>, <keras.layers.core.Dense object at 0x000001A61961F2E0>}
このようなエラーが出てしまいます。アドバイスを頂けるとありがたいです。
実装結果なのですが、
array[1,1,1]のように予測したものが全て同じになってしまいます。(何度やってもこうなります。)
同じように書いたつもりなのですが、何に問題があるのでしょうか？
np.argmax(model.predict(x_test), axis=-1)の実行結果です。
ディープラーニングを学びたくて動画拝見させていただきました。
そこでエラーがでてしまったのでご指摘いただきたく質問させていただきます。
import numpy as np
import tensorflow as tf
import glob
X_train = []
y_train = []
X_test = []
y_test = []
#画像の準備
for f in glob.glob("image/*/*/*.jpeg"):
img_data = tf.io.read_file(f)
img_data = tf.io.decode_jpeg(img_data)
img_data = tf.image.resize(img_data, [100, 100])
if f.split("/")[1] == "train":
X_train.append(img_data)
y_train.append(int(f.split("/")[2].split("_")[0]))
elif f.split("/")[1] == "test":
X_test.append(img_data)
y_test.append(int(f.split("/")[2].split("_")[0]))
X_train = np.array(X_train) / 255.0
y_train = np.array(y_train)
X_test = np.array(X_test) / 255.0
y_test = np.array(y_test)
—————————————————————————
AttributeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-18-40194aec4c13> in <module>
15
16 if f.split("/")[1] == "train":
—> 17 X_train.append(img_data)
18 y_train.append(int(f.split("/")[2].split("_")[0]))
19 elif f.split("/")[1] == "test":
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'append'
同じようにコード書いたつもりだったんですがエラーになってしまいました。
本動画で使用しているソースのダウンロードは下記URLからどうぞ。
https://analysis-navi.com/?p=3868
動画見させていただきました。
X_train = np.array(X_train) / 255.0
y_train = np.array(y_train)
X_test = np.array(X_test) / 255.0
y_test = np.array(y_test)
これを実行した後にX_trainを実行すると
array([], dtype=float64)
と表示され、model.fit(X_train,y_train,epochs=10)で学習を始めるときに
Epoch 1/10
—————————————————————————
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-99-37a0f76846e2> in <module>()
1 model.compile(optimizer="adam",loss="sparse_categorical_crossrntropy",metrics=["accuracy"])
—-> 2 model.fit(X_train,y_train,epochs=10)
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/python/keras/engine/training.py in fit(self, x, y, batch_size, epochs, verbose, callbacks, validation_split, validation_data, shuffle, class_weight, sample_weight, initial_epoch, steps_per_epoch, validation_steps, validation_batch_size, validation_freq, max_queue_size, workers, use_multiprocessing)
1192 logs = tf_utils.sync_to_numpy_or_python_type(logs)
1193 if logs is None:
-> 1194 raise ValueError('Expect x to be a non-empty array or dataset.')
1195 epoch_logs = copy.copy(logs)
1196
ValueError: Expect x to be a non-empty array or dataset.
このようなエラーが出てしまいます。自分はgoogledriveでやっているのでそのせいでできないのでしょうか？
長々すみません。アドバイスいただけるとありがたいです。
x_train = np.array(x_train) / 255.0
y_train = np.array(y_train)
x_test = np.array(x_test) / 255.0
y_test = np.array(y_test)
を入力して実行するとAttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'append'とエラーが出てしまいます
その前の所まではエラー出ませんでした
# tf.keras.layers.Dropout(0,2),
を消したら動きました。
会社の研修が意味不明だったので参考にさせていただきました。
説明が砕けているので非常にわかりやすく、助かりました。
(x_train,y_train),(x_test,y_test)=tf.keras.datasets.mnist.load_data()でデータを取り入れたのですが、この場合にX_train.shapeで求められた形をinput_shapeにそのまま入れたらクラッシュします。どのようにreshapeすれば上手く入力層に入れる事が出来るでしょうか？
for f in glob.glob("image/*/*/*.jpg"):
img_data = tf.io.read_file(f)
img_data = tf.io.decode_jpeg(img_data)
img_data = tf.image.resize(img_data,[100,100])
print(f)
print(f.split("/")[0])
if f.split("/")[1] == "train":
x_train.append(img_data)
y_train.append(int(f.split("/")[2].split("_")[0]))
というコードなんですが、【if f.split("/")[1] == "train":】の行に”list index out of range”というエラーが出ました。
【print(f.split("/")[0])】の所みたいに"０"にしたらパスの全部が出力しています。自分の場合は”imagetrain _figure301007.jpg”になっています。”１”にしたら同じエラーです。
最後に実行するとExpect x to be a non-empty array or dataset.と出てしまいます
これはイッヌ!!
とてもわかりやすいです。勉強になります。
お疲れ様です