Ошибка Keras - ожидается, что Activation_1 будет иметь форму (2622,), но получил массив с формой (1,) - PullRequest
Новая
       46

Ошибка Keras - ожидается, что Activation_1 будет иметь форму (2622,), но получил массив с формой (1,)

0 голосов
/ 13 января 2019

Привет, ребята, я пытаюсь сделать предварительную подготовку VGG16 на Керасе Но это продолжает давать мне ошибку:

ValueError: Ошибка при проверке цели: ожидается, что активация_1 имеет shape (2622,), но получил массив с shape (1,)

Я пытался создать модель на основе этого плаката: Ссылка

Кроме того, я взял предварительно обученный вес с здесь . Этот вес можно прочитать на здесь

Это мой код: 

from keras import applications
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.models import Sequential, Model
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.layers import Activation, Dropout, Flatten, Dense, ZeroPadding2D
from keras import backend as K


# dimensions of our images.
img_width, img_height = 224, 224

train_data_dir = 'database/train'
validation_data_dir = 'database/validation'
nb_train_samples = 2000
nb_validation_samples = 800
epochs = 50
batch_size = 16

if K.image_data_format() == 'channels_first':
    input_shape = (3, img_width, img_height)
else:
    input_shape = (img_width, img_height, 3)

# build the VGG16 network
model = applications.VGG16(weights='imagenet', include_top=False)
print('VGG Pretrained Model loaded.')

model = Sequential()
model.add(ZeroPadding2D((1, 1), input_shape=input_shape))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(ZeroPadding2D((1, 1)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2)))

model.add(ZeroPadding2D((1, 1)))
model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
model.add(ZeroPadding2D((1, 1)))
model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2)))

model.add(ZeroPadding2D((1, 1)))
model.add(Conv2D(256, (3, 3), activation='relu'))
model.add(ZeroPadding2D((1, 1)))
model.add(Conv2D(256, (3, 3), activation='relu'))
model.add(ZeroPadding2D((1, 1)))
model.add(Conv2D(256, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2)))

model.add(ZeroPadding2D((1, 1)))
model.add(Conv2D(512, (3, 3), activation='relu'))
model.add(ZeroPadding2D((1, 1)))
model.add(Conv2D(512, (3, 3), activation='relu'))
model.add(ZeroPadding2D((1, 1)))
model.add(Conv2D(512, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2)))

model.add(ZeroPadding2D((1, 1)))
model.add(Conv2D(512, (3, 3), activation='relu'))
model.add(ZeroPadding2D((1, 1)))
model.add(Conv2D(512, (3, 3), activation='relu'))
model.add(ZeroPadding2D((1, 1)))
model.add(Conv2D(512, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2)))

model.add(Conv2D(4096, (7, 7), activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Conv2D(4096, (1, 1), activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Conv2D(2622, (1, 1)))
model.add(Flatten())
model.add(Activation('softmax'))

# model.load_weights('./vgg16_face_weights.h5')
#
# vgg_face_descriptor = Model(inputs=model.layers[0].input, outputs=model.layers[-2].output)

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

# this is the augmentation configuration we will use for training
train_datagen = ImageDataGenerator(
    rescale=1. / 224,
    shear_range=0.2,
    zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True)

# this is the augmentation configuration we will use for testing:
# only rescaling
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 224)

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    train_data_dir,
    target_size=(img_width, img_height),
    batch_size=batch_size,
    class_mode='binary')

validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(
    validation_data_dir,
    target_size=(img_width, img_height),
    batch_size=batch_size,
    class_mode='binary')

model.fit_generator(
    train_generator,
    steps_per_epoch=nb_train_samples // batch_size,
    epochs=epochs,
    validation_data=validation_generator,
    validation_steps=nb_validation_samples // batch_size)

model.save_weights('first_try.h5')

1 Ответ

0 голосов
/ 13 января 2019

Возможно, у вас есть только одна папка внутри 'database/train' и 'database/validation'.

Пожалуйста, убедитесь, что у вас есть 2622 папки в этих двух папках, чтобы keras мог правильно генерировать метку.

Ниже приведен пример, показывающий, что метка должна иметь форму (batch_size, 2622). 

# the above remains the same
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='rmsprop', metrics=['accuracy'])

import numpy as np

classes = 2622
batch_size = 4
y = np.zeros((batch_size, classes))
for i in range(batch_size):
    y[i, np.random.choice(classes)] = 1

model.fit(x=np.random.random((batch_size,)+input_shape), y=y, batch_size=batch_size)

model.save_weights('first_try.h5')

EDIT:

Чтобы изменить последний слой Conv2D с 2622 фильтров на 12 фильтров при сохранении загруженных весов, вот обходной путь: 

#define model and load_weights
#......

#build a new model based on the last model
conv = Conv2D(12, (1, 1))(model.layers[-4].output)
flatten = Flatten()(conv)
softmax = Activation('softmax')(flatten)
final_model = Model(inputs=model.input, outputs=softmax)

Ref: Невозможно добавить слои в сохраненную модель Keras. Объект 'Model' не имеет атрибута 'add'

...