

画像診断のプログラムを組みたいのですが、下記のようなエラーが出てしまいます。  
Jupyer Notebookを使用しており、kaggleのChest X-Ray Images
(Pneumonia)というデータセットから何枚かダウンロードして使おうとしています。

解決方法を教えていただければ幸いです。

こちらがテストデータの一つです。  
[胸部のX線画像](https://i.stack.imgur.com/BFJbe.jpg)

こちらの動画を参考にしました。  
[Pythonによるディープラーニングの作り方〜画像認識〜【Python機械学習入門#10】](https://www.youtube.com/watch?v=ThKRS7B5GFY&list=PL_tQOEJCWOE7JQpuiwuM2BHmz3fQkXRFD&index=5)

ソースコード

[code]

    import numpy as np
    import tensorflow as tf
    import glob
    
    
    X_train = []
    y_train = []
    X_test = []
    y_test = []
    
    img_data=tf.io.read_file("image/train/0_normal/IM-0133-0001.jpeg")
    
    for f in glob.glob("/image/*/*/*.jpeg"):
        img_data = tf.io.read_file(f)
        img_data = tf.io.decode_jpeg(img_data)
        img_data = tf.image.resize(img_data,[100,100])
      
        if f.split("/")[1]=="train":
            X_train.append(img_data)
            y_train.append(int(f.split("/")[2].split("_")[0]))
        elif f.split("/")[1]=="test":
              X_test.append(img_data)
              y_test.append(int(f.split("/")[2].split("_")[0]))
    
    
    X_train = np.array(X_train) / 255.0
    y_train = np.array(y_train)
    X_test = np.array(X_test) / 255.0
    y_test = np.array(y_test)
    
[/code]

[code]

    model=tf.keras.models.Sequential([
        tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(100,100,3)),
        tf.keras.layers.Dense(64,activation="relu"),
        tf.keras.layers.Dropout(0.2),
        tf.keras.layers.Dense(2,activation="softmax")
    ])
    
[/code]

[code]

    model.compile(optimizer="adam",loss="sparse_categorical_crossentropy",metrics=["accuracy"])
    
    model.fit(X_train, y_train, epochs=10)
    
[/code]

エラーメッセージ

[code]

    Epoch 1/10
    ---------------------------------------------------------------------------
    ValueError                                Traceback (most recent call last)
    ~\AppData\Local\Temp/ipykernel_17544/1266188578.py in <module>
          1 model.compile(optimizer="adam",loss="sparse_categorical_crossentropy",metrics=["accuracy"])
          2 
    ----> 3 model.fit(X_train, y_train, epochs=10)
    
    ~\anaconda3\envs\tensorflow16\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py in error_handler(*args, **kwargs)
         65     except Exception as e:  # pylint: disable=broad-except
         66       filtered_tb = _process_traceback_frames(e.__traceback__)
    ---> 67       raise e.with_traceback(filtered_tb) from None
         68     finally:
         69       del filtered_tb
    
    ~\anaconda3\envs\tensorflow16\lib\site-packages\keras\engine\training.py in fit(self, x, y, batch_size, epochs, verbose, callbacks, validation_split, validation_data, shuffle, class_weight, sample_weight, initial_epoch, steps_per_epoch, validation_steps, validation_batch_size, validation_freq, max_queue_size, workers, use_multiprocessing)
       1393         logs = tf_utils.sync_to_numpy_or_python_type(logs)
       1394         if logs is None:
    -> 1395           raise ValueError('Unexpected result of `train_function` '
       1396                            '(Empty logs). Please use '
       1397                            '`Model.compile(..., run_eagerly=True)`, or '
    
    ValueError: Unexpected result of `train_function` (Empty logs). Please use `Model.compile(..., run_eagerly=True)`, or `tf.config.run_functions_eagerly(True)` for more information of where went wrong, or file a issue/bug to `tf.keras`.
    
[/code]


CC BY-SA 4.0
2022-02-19T15:51:08.587
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2022-02-20T07:24:35.660
2022-02-20T07:24:35.660
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51404
question
python tensorflow
Unexpected result of `train_function`の解決法