Merhaba ml de çok yeniyim. Örnek kodlar üzerinden kendimce bir proje geliştirmeye çalışıyorum. Lakin modeli fit etmeye çalıştığımda Shapes (3, 224, 224, 3) and (3, 2) are incompatible hatası alıyorum.
history = model.fit(x_train,y_train, batch_size=bs,
epochs = epc, validation_data = (x_validate,y_validate),
verbose = 1, callbacks=[learning_rate_reduction])
çalıştırmak istediğim kod bu lakin bunu çalıştırınca yukarıdaki hatayı veriyor. yardımcı olacaklara şimdiden çok teşekkürler
Merhaba,
Paylaştığınız kod parçasından hatanın nereden kaynaklandığı belli olmuyor. Veri setini eğitim seti ve doğrulama seti şeklinde iki parçaya bölerken acaba bir hata yapmış olabilir misiniz?
#%20 test %80 eğitim seti olacak şekilde böl
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data, labels, test_size = .20, shuffle = True)
print(
“”"
x_train shape: {}
x_test shape: {}
y_train shape: {}
y_test shape: {}
“”".format(x_train.shape, x_test.shape, y_train.shape, y_test.shape))
x_train_mean = np.mean(x_train)
x_train_std = np.std(x_train)
x_test_mean = np.mean(x_test)
x_test_std = np.std(x_test)
x_train = (x_train - x_train_mean)/x_train_std
x_test = (x_test - x_test_mean)/x_test_std
x_train, x_validate, y_train, y_validate = train_test_split(x_train, y_train, test_size = .10, shuffle = True,random_state=42)
hocam dediğiniz kısım bu sanırım bakabilirseniz sevinirim
aferin mod. harikasın. mükemmel tavsiyelerin için teşekkürler
Neden kinayeli bir cevap verdiniz anlayamadım. Biz soru soran arkadaşların sorularını düzgün soramadığı durumlarla çok sık karşılaşıyoruz. Sık karşılaştığımız için de wikisini oluşturduk. Siz de yeni üye olmuşsunuz. Haliyle forumda sorunuzu nasıl sorarsanız hem karşınızdaki insanları fazla yormamış olursunuz hem de siz cevaba kısa yoldan ulaşırsınız buna yönelik arkadaş sizinle tavsiye dolu bir link paylaşıyor. Ama siz linkte yer alan tavsiyeleri okumuyorsunuz, üstüne bir de tepki gösteriyorsunuz. Şayet okumuş olsaydınız, paylaştığınız kodun da çalıştırılabilir durumda olmadığını görürdünüz.
Neyse, dediğim gibi paylaştığınız kodlar hala şu haliyle çalıştırılabilir durumda değil. Zaman kaybı diye bahsettiğim şey bu aslında. Toplamda 3 mesaj attınız, hiçbirinde deneyebileceğimiz bir kod yok.
Ayrıca kodunuzu aşağıdaki gibi üç çentik arasına yazarsanız, kodunuz kod görünümü kazanır. (Mesela bu bilgi de arkadaşın paylaştığı linkte var. )
```
for i in range(20):
print(i)
```Kullandığınız veri setinin de tamamını paylaşmak zorunda değilsiniz. Ama kodunuzu çalıştırıp, hatanın nereden kaynaklandığını araştırabilmek için bir tane örnek veri seti paylaşırsanız iyi olur.
Bu arada, kodunuzun paylaştığınız kısımları hakkında bir şeyler demem gerekirse:
x_train_mean = np.mean(x_train)
x_train_std = np.std(x_train)
x_test_mean = np.mean(x_test)
x_test_std = np.std(x_test)
x_train = (x_train - x_train_mean)/x_train_std
x_test = (x_test - x_test_mean)/x_test_std
x_train ve x_test üzerinde yaptığınız işlemler sonucunda, bu dizilerin boyutu mu değişiyor acaba? Şu aşamada bir şey diyemiyorum ama o kısımda ne olup bitiyor, nasıl bir veri dönüyor bakmak lazım.
Merhaba;
Aslında bu konuda tensorflow mu scikit mi kullanıyorsunuz anlayamadım.
Keşke, tensorflow ile şöyle bir görütüntü işleme konusuda çalışıyorum. Kullandığım işletim sistemi şu, editör olarak şunu kullanıyorum, aldığım hata mesajı ve ekran görüntüsü şu gibi bir açıklma koysa idiniz.
Tahmin ihtimalimiz daha da artardı.
Burada bir uymsuzluk mesajı almışsınız. Hata mı, uyarı mı anlaşılmıyor.
Bazan bu mesajlar log bile olabiliyor.
Ama kodunuzun bir yerinde, 4 parametre alan bir yordama 2 parametre veriyorsunuz ve bu parametrelerin liste mi, tuple mı vs ne olduğunu tahmin etmekte zorlanıyoruz.
Oysaki kodunuzun tamamı, ve amacı ve kullandığınız kütüphaneleri bilirsek, biz de kurup, kodun çeşitli noktalarına watch ekleyip, adım adım işletim hatanın hangi satırda olduğunu bulabilir ve çözüm önerilerimiz daha isabetli olabilirdi.
Yada en azında bu kodu yazmak için referans kullandığınız, site, kaynak ne ise ve neredeki kodu yazmaya veya çalıştırmaya çalışıyorsanuz referans verirseniz en azından onun üzerinden çalışır bir kod örneği oluşturup yol göstermeye çalışırdık.
Şimdi size buradaki çalıştırılamayan kod parçalarından hangi verinin shape inde verilerin doğru ulaşmadığını, nasıl bulup kodun şurası hatalı düzeltebiliriz denilebilir bilmiyorum.
Yardımcı olmak adına size uyarılarda bulunan katılımcılara tepki göstermeyin, herkes sizi anlamaya ve sizin sorunuzu çözmeye uğraşıyor.
Siz de bu katılımcılara, elinizdeki sorunu daha iyi ifade etmek için çaba sarfederseniz daha sağlıklı cevaplar alabilirsiniz.
Şahsen;
bu uyumsuzluk hatasını önce editörünüzdeki görseli ile paylaşmanızın, kodunuzu varsa nereden yararlanarak yazdığınıza dair kaynağı göstermenizi, ne yapmaya çalıştığınızın kısa bir özetini vermekle başlamanızı tavsiye ederim.
Aksi halde sizinle ancak birebir aynı hatayı, aynı kodda yaşayan birine tesadüf edip çözümlenmesini beklemek zorunda kalabilirsiniz.
Kolay gelsin.