"IndexError: list index out of range" keras의 vgg16을 사용하여 가중치를 로드하려고 할 때.

다음 주소에서 다운로드한 사전 훈련된 가중치 세트를 로드하려고 합니다:

https://gist.github.com/baraldilorenzo/07d7802847aaad0a35d3

아래 코드를 사용하여 가중치를 로드하고 있습니다:

import os
from PIL import Image
import tensorflow
from keras.models import Sequential
im = Image.open(test.png)
model_vgg = Sequential()
model = model_vgg.load_weights(vgg16_weights.h5)
print(model.predict_classes(im))

그리고 다음과 같은 오류가 발생합니다:

TensorFlow 백엔드를 사용합니다.
오류 추적 (가장 최근 호출이 마지막에 표시됨):
  predict.py 파일의 8번째 줄, <module> 함수에서 발생했습니다.
    model = model_vgg.load_weights(vgg16_weights.h5)
C:\Users\Cliente\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\keras\models.py 파일의 707번째 줄에 서 load_weights 함수가 있습니다.
    if legacy_models.needs_legacy_support(self):
C:\Users\Cliente\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\keras\legacy\models.py 파일의 5번째 줄에 서 needs_legacy_support 함수가 있습니다.
    return isinstance(model.layers[0], Merge)
리스트 인덱스가 범위를 벗어남(IndexError)

문제가 발생하는 줄은 8번째 줄입니다.
TensorFlow와 Keras 모두 최신 상태입니다.
문제가 발생한 사이트의 댓글을 보면 다른 사람들은 이 오류에 대해 언급하지 않았기 때문에 어딘가에서 실수를 한 것으로 추정됩니다.

문제는 무엇인가요? 왜 로드할 수 없을까요?

답변 1

문제는 당신이 아직 VGG 모델이 아닌 Sequential container만 가지고 있는 모델에 가중치를 로드하려고 시도하고 있다는 것입니다. 오류는 모델이 어떤 레이어도 가지고 있지 않다고 말하고 있으며, 물론 그럴 수 밖에 없습니다(그것은 단순히 Sequential container일 뿐입니다).

VGG 모델을 정의하고 그런 다음 가중치를 로드해야합니다.

따라서 가중치를 얻은 곳과 동일한 링크에서 모델을 사용하여 컴파일하고 가중치를 로드하세요:

여기에는 해당 링크에 있는 코드에 대한 참조가 있습니다:

from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Flatten, Dense, Dropout
from keras.layers.convolutional import Convolution2D, MaxPooling2D, ZeroPadding2D
from keras.optimizers import SGD
import cv2, numpy as np
def VGG_16(weights_path=None):
    model = Sequential()
    model.add(ZeroPadding2D((1,1),input_shape=(3,224,224)))
    model.add(Convolution2D(64, 3, 3, activation='relu'))
    model.add(ZeroPadding2D((1,1)))
    model.add(Convolution2D(64, 3, 3, activation='relu'))
    model.add(MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2)))
    model.add(ZeroPadding2D((1,1)))
    model.add(Convolution2D(128, 3, 3, activation='relu'))
    model.add(ZeroPadding2D((1,1)))
    model.add(Convolution2D(128, 3, 3, activation='relu'))
    model.add(MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2)))
    model.add(ZeroPadding2D((1,1)))
    model.add(Convolution2D(256, 3, 3, activation='relu'))
    model.add(ZeroPadding2D((1,1)))
    model.add(Convolution2D(256, 3, 3, activation='relu'))
    model.add(ZeroPadding2D((1,1)))
    model.add(Convolution2D(256, 3, 3, activation='relu'))
    model.add(MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2)))
    model.add(ZeroPadding2D((1,1)))
    model.add(Convolution2D(512, 3, 3, activation='relu'))
    model.add(ZeroPadding2D((1,1)))
    model.add(Convolution2D(512, 3, 3, activation='relu'))
    model.add(ZeroPadding2D((1,1)))
    model.add(Convolution2D(512, 3, 3, activation='relu'))
    model.add(MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2)))
    model.add(ZeroPadding2D((1,1)))
    model.add(Convolution2D(512, 3, 3, activation='relu'))
    model.add(ZeroPadding2D((1,1)))
    model.add(Convolution2D(512, 3, 3, activation='relu'))
    model.add(ZeroPadding2D((1,1)))
    model.add(Convolution2D(512, 3, 3, activation='relu'))
    model.add(MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2)))
    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(4096, activation='relu'))
    model.add(Dropout(0.5))
    model.add(Dense(4096, activation='relu'))
    model.add(Dropout(0.5))
    model.add(Dense(1000, activation='softmax'))
    if weights_path:
        model.load_weights(weights_path)
    return model
if __name__ == __main__:
    im = cv2.resize(cv2.imread('cat.jpg'), (224, 224)).astype(np.float32)
    im[:,:,0] -= 103.939
    im[:,:,1] -= 116.779
    im[:,:,2] -= 123.68
    im = im.transpose((2,0,1))
    im = np.expand_dims(im, axis=0)
    # 사전 훈련된 모델 테스트
    model = VGG_16('vgg16_weights.h5')
    sgd = SGD(lr=0.1, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
    model.compile(optimizer=sgd, loss='categorical_crossentropy')
    out = model.predict(im)
    print np.argmax(out)

답변 2

인덱스 에러는 파이썬에서 자주 발생하는 오류 중 하나입니다. 이 오류는 주로 리스트나 배열과 같은 데이터 구조에서 유효하지 않은 인덱스를 참조할 때 발생합니다.
케라스의 VGG16 모델을 사용하여 가중치를 로드하려고 할 때, IndexError: list index out of range 오류가 발생할 수 있습니다. 이 문제는 일반적으로 가중치 파일이 올바르게 로드되지 않았거나 모델 구조와 가중치 사이에 불일치가 있는 경우에 발생합니다.
가중치를 로드할 때 발생하는 이 오류를 해결하기 위해서는 몇 가지 단계를 따라야 합니다. 먼저, VGG16 모델을 적절히 설정하고 케라스 라이브러리를 임포트해야 합니다. 그런 다음, 모델 아키텍처와 가중치 파일이 일치하는지 확인해야 합니다. 모델 아키텍처와 가중치 파일 사이에 불일치가 있다면 오류가 발생할 수 있습니다.
가장 일반적인 원인은 VGG16의 입력 이미지 크기와 가중치 파일의 입력 크기가 일치하지 않는 경우입니다. VGG16 모델의 입력으로 기본적으로 (224, 224) 크기의 이미지가 사용되므로, 가중치 파일 역시 동일한 이미지 크기를 사용하는지 확인해야 합니다. 이미지 크기가 다른 경우, 가중치를 로드할 때 인덱스 에러가 발생할 수 있습니다.
하지만 만약 이미지 크기가 일치한다면, 다른 원인이 존재할 수 있습니다. 예를 들어, 가중치 파일의 경로가 잘못되어 있는 경우에도 IndexError: list index out of range 오류가 발생할 수 있습니다. 따라서 파일 경로를 다시 한 번 확인하는 것이 좋습니다.
또 다른 가능성은 가중치 파일 자체가 손상되었을 수 있다는 것입니다. 이 경우 다시 다운로드하거나 가중치 파일을 새로 지정해야 합니다.
IndexError: list index out of range 오류는 다양한 원인에 의해 발생할 수 있기 때문에 문제를 해결하기 위해서는 세심한 주의가 필요합니다. 오류 메시지를 자세히 분석하고, 모델 아키텍처와 가중치 파일 사이의 불일치 여부를 확인하는 것이 중요합니다.
최종적으로, IndexError: list index out of range 오류를 해결하기 위해 다음과 같은 단계를 따르면 됩니다. 첫째, 모델 아키텍처와 가중치 파일 사이의 불일치 여부를 확인합니다. 둘째, 입력 이미지와 가중치 파일의 크기가 일치하는지 확인합니다. 셋째, 가중치 파일의 경로가 올바른지 확인합니다. 마지막으로, 필요에 따라 가중치 파일을 다시 다운로드하거나 새로 지정합니다.
이렇게 함으로써 IndexError: list index out of range 오류를 해결할 수 있습니다. 오류를 처리하는 과정에서 케라스의 VGG16 모델을 사용하지 않는 방법이 있더라도 가중치 파일의 로딩 문제를 해결할 수 있는 기본적인 개념을 이해하는데 도움이 될 것입니다.