Я пытаюсь обучить нейронную сеть (классификатор) с помощью keras и преобразовать ее в формат coreml. Однако я получаю это сообщение об ошибке: The size of the output layer 'output' in the neural network does not match the number of classes in the classifier. Я дважды проверил наборы данных для обучения и проверки с помощью: print train_generator.class_indices
print validation_generator.class_indices
Вывод:
Using TensorFlow backend.
Found 2136 images belonging to 2 classes.
Found 60 images belonging to 2 classes.
{'ThumbsDown': 0, 'ThumbsUp': 1}
{'ThumbsDown': 0, 'ThumbsUp': 1}
Вот как я конвертирую свою модель:
ml_model = coremltools.converters.keras.convert(model, input_names = 'img' ,output_names= ['output'],predicted_feature_name ='classLabel',class_labels=['thumbsDown', 'thumbsUp'], image_input_names ='img')
Таким образом, наличие двух меток классов должно быть правильным. Что я делаю не так?
