Возможность запуска кода в Google Colab, но не в местной лаборатории Anaconda Jupyter. - PullRequest
0 голосов
/ 08 марта 2020

, как уже упоминалось, я могу запустить код в Google Colab, но когда тот же код, я запускаю мою локальную лабораторию Anaconda Jupyter, я получаю сообщение об ошибке:

Сообщение об ошибке

ValueError: Ошибка при проверке ввода: ожидалось, что input_1 будет иметь 4 измерения, но получил массив с формой (1, 216, 1)

ниже указан код

data, sampling_rate = librosa.load('drive/My Drive/audio_ml_proj/Liza-happy-v3.wav')
ipd.Audio('drive/My Drive/audio_ml_proj/Liza-happy-v3.wav')

# loading json and model architecture 
json_file = open('drive/My Drive/audio_ml_proj/model_json_aug.json', 'r')
loaded_model_json = json_file.read()
json_file.close()
loaded_model = model_from_json(loaded_model_json)

# load weights into new model
loaded_model.load_weights("drive/My Drive/audio_ml_proj/Emotion_Model_aug.h5")
print("Loaded model from disk")

# the optimiser
opt = keras.optimizers.rmsprop(lr=0.00001, decay=1e-6)
loaded_model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=opt, metrics=['accuracy'])

# Lets transform the dataset so we can apply the predictions
X, sample_rate = librosa.load('drive/My Drive/audio_ml_proj/Liza-happy-v3.wav'
                          ,res_type='kaiser_fast'
                          ,duration=2.5
                          ,sr=44100
                          ,offset=0.5
                         )

sample_rate = np.array(sample_rate)
mfccs = np.mean(librosa.feature.mfcc(y=X, sr=sample_rate, n_mfcc=13),axis=0)
newdf = pd.DataFrame(data=mfccs).T
newdf

# Apply predictions
newdf= np.expand_dims(newdf, axis=2)
newpred = loaded_model.predict(newdf, 
                     batch_size=16, 
                     verbose=1)

newpred

Я только что изменил путь к моим папкам с файлами в моей лаборатории jupyter, и это нормально.

Я предполагаю, что это связано с тем, что пакеты, присутствующие в моей анаконде, не обновлены. я также обновил свои keras до последней версии.

На данный момент любая помощь будет полезна до go, пожалуйста, помогите.

...