validationに関する評価関数の値が表示されなくなった
解決したいこと
kerasでCNNのモデルを組み、評価関数を設定しました。しかし、学習用データセットの評価関数は表示されるのですが、validationデータセットでの評価関数の値が１回目の学習以降表示されません。以前は普通に表示されていたのですが、急に表示されなくなりました。解決方法はないでしょうか？
発生している問題・エラー
Epoch 1/30
10/10 [==============================] - ETA: 0s - loss: 0.8262 - accuracy: 0.6531WARNING:tensorflow:Your input ran out of data; interrupting training. Make sure that your dataset or generator can generate at least `steps_per_epoch * epochs` batches (in this case, 10 batches). You may need to use the repeat() function when building your dataset.
10/10 [==============================] - 1s 96ms/step - loss: 0.8262 - accuracy: 0.6531 - val_loss: 0.6426 - val_accuracy: 0.6667
Epoch 2/30
10/10 [==============================] - 0s 31ms/step - loss: 0.6232 - accuracy: 0.6900
Epoch 3/30
10/10 [==============================] - 0s 31ms/step - loss: 0.5937 - accuracy: 0.7200
Epoch 4/30
10/10 [==============================] - 0s 30ms/step - loss: 0.5883 - accuracy: 0.7347
該当するソースコード
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Activation, Dense
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
def main():
model = Sequential()
model.add(Conv2D(64, (3, 3), input_shape=(64, 64, 3)))
model.add(Activation("relu"))
model.add(MaxPooling2D(pool_size= (2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3)))
model.add(Activation("relu"))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(256))
model.add(Activation("relu"))
model.add(Dense(2))
model.add(Activation("softmax"))
#model.summary()
model.compile(
optimizer="adam" ,
loss="categorical_crossentropy",
metrics=["accuracy"])
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
"/Users/tarou/Desktop/grad/trainingdataset_Ei_912_2/train",
target_size=(64, 64),
batch_size=10)
validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(
"/Users/tarou/Desktop/grad/trainingdataset_Ei_912_2/validation",
target_size=(64, 64),
batch_size=10)
model.fit_generator(
train_generator,
epochs=30,
steps_per_epoch=10,
validation_data=validation_generator,
validation_steps=10)
model.save("model.h5")
if __name__ == "__main__":
main()
例）
def greet
puts Hello World
end
自分で試したこと
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