как исправить эту проблему в CNN, используя python - PullRequest
Новая
       52

как исправить эту проблему в CNN, используя python

0 голосов
/ 01 марта 2020

У меня есть пять папок, и у каждой папки есть 25 точек данных. Мы разбиваем данные на разделы обучения и тестирования таким образом, что 75% данных предназначены для обучения, а оставшиеся 25% - для тестирования. Вот мой код 

    batch_size = 128
    epochs = 50
    model= create_model()
    sgd = optimizers.SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
    model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=sgd, metrics=['accuracy'])
early_stopping=callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss', min_delta=0, patience=10, verbose=0, mode='min')

filepath="top_model.h5"

checkpoint = callbacks.ModelCheckpoint(filepath, monitor='val_loss', verbose=1, save_best_only=True, mode='min')

callbacks_list = [early_stopping,checkpoint]
model.fit(trainX, trainY,shuffle=True,
          batch_size=batch_size,
          epochs=epochs,
          verbose=1,
          validation_data=(testX, testY),callbacks=callbacks_list)

И выполнение приведенного выше кода показывает эту ошибку 

Train on 1560 samples, validate on 520 samples
IndexError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-71-8fd14ef9b0fb> in <module>
      3           epochs=epochs,
      4           verbose=1,
----> 5           validation_data=(testX, testY),callbacks=callbacks_list)

~\Anaconda3\lib\site-packages\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_freq, max_queue_size, workers, use_multiprocessing, **kwargs)
   1237                                         steps_per_epoch=steps_per_epoch,
   1238                                         validation_steps=validation_steps,
-> 1239                                         validation_freq=validation_freq)
   1240 
   1241     def evaluate(self,

~\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training_arrays.py in fit_loop(model, fit_function, fit_inputs, out_labels, batch_size, epochs, verbose, callbacks, val_function, val_inputs, shuffle, initial_epoch, steps_per_epoch, validation_steps, validation_freq)
    139     indices_for_conversion_to_dense = []
    140     for i in range(len(feed)):
--> 141         if issparse(fit_inputs[i]) and not K.is_sparse(feed[i]):
    142             indices_for_conversion_to_dense.append(i)
    143 

IndexError: list index out of range

Ответы [ 2 ]

2 голосов
/ 01 марта 2020

Это связано с тем, что:

, поскольку размер не является фиксированным, доступный индекс больше назначенного индекса для списка (доступный индекс> назначенный индекс).

Если вы пытаетесь получить доступ пустой элемент или элемент None, указывая доступный индекс списка, затем вы получите индекс списка вне диапазона ошибок. например:

x = список ('1234')

x

Выход = ['1', ' 2 ',' 3 ',' 4 ']

длина = длина (x)

Выход = 4

x [длина]

Выход = Ошибка индекса: индекс списка выходит за пределы диапазона

, поскольку x [длина] начинается с 0, оно должно быть 3, так что он печатает четвертое слово. Это то же самое, что и ваш случай.

2 голосов
/ 01 марта 2020

Ошибка «индекс списка вне диапазона» из-за доступа к индексу списка, который не существует. попробуйте изменить размер пакета = 16 и проверьте (так как ваш размер данных <128 точек данных). </p>

...