Я выполнял классификацию изображений, используя предопределенную модель vgg16, я получил точность проверки данных на 89%. Чтобы повысить точность модели, я увеличил изображение, но получил некоторые ошибки. Пожалуйста, помогите мне, как соответствовать модели.
вот мой код.
train_datagen = ImageDataGenerator(
rescale=1./255,
shear_range=0.2,
zoom_range=0.2,
horizontal_flip=True)
train_datagen.fit(X_train)
Я использую входное изображение 64x64x3.
Я подходящая модель, как эта.
history = model.fit_generator(
train_datagen.flow(X_train,y_train),
steps_per_epoch=(X_train)/32 ,
epochs=30,
validation_data=(X_test,y_test),
validation_steps=(X_test)/32,
verbose=1)
Epoch 1/30
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-30-ff3a9aaa40da> in <module>()
5 validation_data=(X_test,y_test),
6 validation_steps=(X_test)/32,
----> 7 verbose=1)
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/legacy/interfaces.py in wrapper(*args, **kwargs)
89 warnings.warn('Update your `' + object_name + '` call to the ' +
90 'Keras 2 API: ' + signature, stacklevel=2)
---> 91 return func(*args, **kwargs)
92 wrapper._original_function = func
93 return wrapper
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/engine/training.py in fit_generator(self, generator, steps_per_epoch, epochs, verbose, callbacks, validation_data, validation_steps, class_weight, max_queue_size, workers, use_multiprocessing, shuffle, initial_epoch)
1416 use_multiprocessing=use_multiprocessing,
1417 shuffle=shuffle,
-> 1418 initial_epoch=initial_epoch)
1419
1420 @interfaces.legacy_generator_methods_support
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/engine/training_generator.py in fit_generator(model, generator, steps_per_epoch, epochs, verbose, callbacks, validation_data, validation_steps, class_weight, max_queue_size, workers, use_multiprocessing, shuffle, initial_epoch)
178 steps_done = 0
179 batch_index = 0
--> 180 while steps_done < steps_per_epoch:
181 generator_output = next(output_generator)
182
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()