Блог

Привет, недавно я начал с tensorflow и создал свою первую модель, но не смог ее оценить. Это мой код:

 import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = keras.datasets.fashion_mnist

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = data.load_data()

class_names = ['T-shirt/top', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat',
               'Sandal', 'Shirt', 'Sneaker', 'Bag', 'Ankle boot']

train_images = train_images / 255.0
test_images = train_images / 255.0

model = keras.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28,28)),
    keras.layers.Dense(128, activation="relu"),
    keras.layers.Dense(10, activation="softmax")
    ])

model.compile(optimizer="adam", loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=["accuracy"])

model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
  

И это вывод со значением ошибки:

 Epoch 1/5
2020-09-26 14:38:33.631511: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:48] Successfully opened dynamic library cublas64_10.dll
1875/1875 [==============================] - 2s 957us/step - loss: 1.6860 - accuracy: 0.7844
Epoch 2/5
1875/1875 [==============================] - 2s 937us/step - loss: 1.6222 - accuracy: 0.8415
Epoch 3/5
1875/1875 [==============================] - 2s 934us/step - loss: 1.6076 - accuracy: 0.8556
Epoch 4/5
1875/1875 [==============================] - 2s 951us/step - loss: 1.6019 - accuracy: 0.8604
Epoch 5/5
1875/1875 [==============================] - 2s 945us/step - loss: 1.5943 - accuracy: 0.8679

Traceback (most recent call last):
  File "C:/Users/mikele/Desktop/Python/tensor/NN.py", line 26, in <module>
    test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
  File "C:Usersmikeleanaconda3envstensorlibsite-packagestensorflowpythonkerasenginetraining.py", line 108, in _method_wrapper
    return method(self, *args, **kwargs)
  File "C:Usersmikeleanaconda3envstensorlibsite-packagestensorflowpythonkerasenginetraining.py", line 1344, in evaluate
    data_handler = data_adapter.DataHandler(
  File "C:Usersmikeleanaconda3envstensorlibsite-packagestensorflowpythonkerasenginedata_adapter.py", line 1105, in __init__
    self._adapter = adapter_cls(
  File "C:Usersmikeleanaconda3envstensorlibsite-packagestensorflowpythonkerasenginedata_adapter.py", line 282, in __init__
    raise ValueError(msg)
ValueError: Data cardinality is ambiguous:
  x sizes: 60000
  y sizes: 10000
Please provide data which shares the same first dimension.
  

Если вы знаете, что является причиной этого или как это исправить, пожалуйста, поделитесь своими идеями.
Спасибо

 import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data = keras.datasets.fashion_mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = data.load_data()
class_names = ['T-shirt/top', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat',
               'Sandal', 'Shirt', 'Sneaker', 'Bag', 'Ankle boot']
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28,28)),
    keras.layers.Dense(128, activation="relu"),
    keras.layers.Dense(10, activation="softmax")
    ])
model.compile(optimizer="adam", loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=["accuracy"])
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
  

 test_images = test_images / 255.0
  

Это строка, в которой вы допустили ошибку

Если вы новичок в этой области, лучше используйте Spyder IDE. проверьте проводник переменных, чтобы найти измерение

Тестовый набор данных был заменен недопустимым кодом.

Ваш код (14 строка):

 test_images = train_images / 255.0
  

Изменить так:

 test_images = test_images / 255.0
  

и вы должны оценить этот код с помощью пошаговых инструкций:

 model.fit(train_images, train_labels, epochs=5, validation_data=(test_images, test_labels))
  

Я уже понял это

Я написал там

 test_images = train_images / 255.0
  

вместо

 test_images = test_images / 255.0