Блог

Главная - Вопросы по программированию - Tensorflow: ошибка значения: мощность данных неоднозначна:

Tensorflow: ошибка значения: мощность данных неоднозначна:

#tensorflow #machine-learnin& #keras #deep-learnin&

#tensorflow #машинное обучение #keras #глубокое обучение

Вопрос:

Недавно я начал изучать Tensorflow и следую этому руководству. https://pythonpro&rammin&.net/convolutional-neural-network-deep-learnin&-python-tensorflow-keras /

Я пытаюсь использовать свой собственный лист данных с двумя метками (car и не car).

Это мой код:

 import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import cifar10
from tensorflow.keras.preprocessin&.ima&e import Ima&eDataGenerator
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPoolin&2D

import pickle

pickle_in = open("X.pickle","rb")
X = pickle.load(pickle_in)

pickle_in = open("y.pickle","rb")
y = pickle.load(pickle_in)


X = X/255.0

model = Sequential()

model.add(Conv2D(256, (3, 3), input_shape=X.shape[1:]))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPoolin&2D(pool_size=(2, 2)))

model.add(Conv2D(256, (3, 3)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPoolin&2D(pool_size=(2, 2)))

model.add(Flatten())  # this converts our 3D feature maps to 1D feature vectors

model.add(Dense(64))

model.add(Dense(1))
model.add(Activation('si&moid'))

model.compile(loss='binary_crossentropy',
              optimizer='adam',
              metrics=['accuracy'])

model.fit(X, y, batch_size=32, epochs=3, validation_split=0.3)
model.save('car.model')

Однако я получаю ошибку, которую я не понимаю, как исправить.

 raise ValueError(ms&)
ValueError: Data cardinality is ambi&uous:
  x sizes: 8406
  y sizes: 0
Please provide data which shares the same first dimension.

Ценю помощь!