ValueError: Ошибка при проверке ввода: ожидалось, что dens_11_input имел 3 измерения, но получил массив с формой (0, 1)
Я новичок в машинном обучении и Python, и я пытаюсь сделать классификацию, рак у пациента или нет. Я нашел фрагмент кода из https://github.com/fahomid/ML-Tensorflow-Medical-Image/blob/master/tensorflow-model.py У меня есть небольшой набор данных. Учебная и тестовая наборы имеют два каталога пациентов, которые содержат файлы dicom только для попытки. Код выглядит следующим образом;
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
import os
import pydicom
import numpy as np
import PIL
# Generate data from dicom file
dataset = [];
labels = [];
for root, dirs, files in os.walk("training_data/Cancer"):
for file in files:
if file.endswith(".dcm"):
ds = pydicom.dcmread(os.path.join(root, file))
dataset.append(ds.pixel_array)
labels.append(1);
for root, dirs, files in os.walk("training_data/Normal"):
for file in files:
if file.endswith(".dcm"):
ds = pydicom.dcmread(os.path.join(root, file))
dataset.append(ds.pixel_array)
labels.append(0)
dataset_size = len(dataset)
dataset = np.asarray(dataset)
labels = np.asarray(labels)
# create model
model = Sequential()
model.add(Dense(32, activation='tanh', input_shape=(512, 512)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=
['accuracy'])
model.fit(dataset, labels, epochs=10, shuffle=True, batch_size=32)
# serialize model to JSON
model_json = model.to_json()
with open("model.json", "w") as json_file:
json_file.write(model_json)
# serialize weights to HDF5
model.save_weights("model.h5")
print("\n\nModel saved to disk\n\n")
model.summary()
Строка сообщения об ошибке выглядит следующим образом;
model.fit (набор данных, метки, эпох =10, случайное = верно, batch_size = 32)
ValueError: Ошибка при проверке ввода: ожидалось, что dens_11_input имел 3 измерения, но получил массив с формой (0, 1)
Спасибо за вашу помощь.
1 ответ
Следующий раздел вашего кода ищет файлы (с.dcm
расширение), содержащее данные для Рака и Нормального человека. Он НЕ находит, поэтому ничего не возвращает.
# Generate data from dicom file
dataset = [];
labels = [];
for root, dirs, files in os.walk("training_data/Cancer"):
for file in files:
if file.endswith(".dcm"):
ds = pydicom.dcmread(os.path.join(root, file))
dataset.append(ds.pixel_array)
labels.append(1);
for root, dirs, files in os.walk("training_data/Normal"):
for file in files:
if file.endswith(".dcm"):
ds = pydicom.dcmread(os.path.join(root, file))
dataset.append(ds.pixel_array)
labels.append(0)
Так что ценность dataset
переменная равна 0, и labels
переменная равна 1. И когда model.fit
метод вызывается, он ожидает, что вход будет 3 измерения с формой (512, 512)
, но он получает только вход с формой (0, 1)
,