Ошибка ValueError в NumPy: shapes not aligned

@geargoose · Регистрация: 02.11.2019

Добрый день! Я хочу сделать алгоритм распознавания изображений помощью только numpy и PIL. При выполнении кода вылезает ошибка:

Код

Traceback (most recent call last):
  File "index.py", line 39, in <module>
    synaptic_weights += dot(training_set_inputs.T, (training_set_outputs - output) * output * (1 - output))
  File "<__array_function__ internals>", line 5, in dot
ValueError: shapes (400,16,1) and (16,16) not aligned: 1 (dim 2) != 16 (dim 0)

Поможете исправить? Вот полный код:

Python

from numpy import exp, array, random, dot, squeeze, asarray
from PIL import Image
 
images = []
for k in range(8):
    im = Image.open(f'learn\\yes\\{k + 1}.png', 'r')
    a = list(im.getdata())
    pixel_values = []
    for i in a:
        pixel_values.append((i[0] + i[1] + i[2] / 3) / 1000)
    images.append(pixel_values)
    im = Image.open(f'learn\\no\\{k + 1}.png', 'r')
    a = list(im.getdata())
    pixel_values = []
    for i in a:
        pixel_values.append((i[0] + i[1] + i[2] / 3) / 1000)
    images.append(pixel_values)
 
im = Image.open(f'test\\1.png', 'r')
a = list(im.getdata())
pixel_values = []
for i in a:
    pixel_values.append((i[0] + i[1] + i[2] / 3) / 1000)
 
print(*images, sep='\n', end='\n\n')
print(pixel_values)
# print(pixel_values3)
 
training_set_inputs = array([images])
training_set_outputs = array([[1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0]]).T
random.seed(1)
print('processing...')
 
synaptic_weights = squeeze(asarray(3 * random.random((400, 1)) - 1))
 
for iteration in range(2):
    print(f'starting iteration {iteration + 1}')
    output = 1 / (1 + exp(-(dot(training_set_inputs, synaptic_weights))))
    synaptic_weights += dot(training_set_inputs.T, (training_set_outputs - output) * output * (1 - output))
    print('done!')
 
a = 1 / (1 + exp(-(dot(array(pixel_values), synaptic_weights))))[0]
print(a)
if a > 0.6:
    print('yes')
else:
    print('no')

P.S. размер изображений одинаковый - 20*20 пикселей.

@u235 · 16.01.2021, 18:58

У вас не совпадают размерности массивой, которые используются в 39 строке. Попробуйте перед 39 строкой сделать np.squeeze(training_set_inputs)

@u235 856 / 572 / 157 Регистрация: 07.11.2019 Сообщений: 1,329
	16.01.2021, 18:58	2
	У вас не совпадают размерности массивой, которые используются в 39 строке. Попробуйте перед 39 строкой сделать np.squeeze(training_set_inputs) 1

Опции темы