fit_generator with multiple inputs

Keras를 사용할때 어떠한 모델을 커스텀해서 사용 할 경우가 있다.

예를들어, input을 두개의 종류를 받고 따로따로 학습시켜서 합치거나 더하는 경우도 있을꺼고....

자신만의 모델을 만드는건 차후 블로그 포스팅을 할예정..

그런데 input을 두개 넣어야 될 경우가 있다.

위 그림과 같은 모델을 설계 하였을 경우,

input이 2개가 되는데, 그냥 넣으면 되겠지 하고 넣었다가

[Error]

Error when checking model input: the list of Numpy arrays that you are passing to your model is not the size the model expected. Expected to see 2 array(s), but instead got the following list of 1 arrays: [array([[[[0.75686276, 0.75686276, 0.75686276], [0.75686276, 0.75686276, 0.75686276], [0.75686276, 0.75686276, 0.75686276], ..., [0.65882355, 0.65882355, 0.65882355...

이러한 오류를 발견하게 될 수 있다.

오류가 나는 코드는 생략하겠다.

간단하게 input의 형태를 바꿔 맞춰주면 된다!

%이것때매 몇시간 삽질을 했다....ㅠㅠㅠ

"""
모델 설계 제외
"""
 
seed=1
 
generator = ImageDataGenerator(rotation_range=15,
                                   width_shift_range=0.2,
                                   height_shift_range=0.2,
                                   shear_range=0.2,
                                   zoom_range=0.2,
                                   horizontal_flip=True,
                                   fill_mode='nearest')
 
def generator_two_img(X1, X2, Y,batch_size):
    
 
    genX1 = generator.flow(X1, Y, batch_size=batch_size, seed=seed)
    genX2 = generator.flow(X2, Y, batch_size=batch_size, seed=seed)
 
    while True:
        X1 = genX1.next()
        X2 = genX2.next()
        yield [X1[0], X2[0]], X1[1]
  """
      .................................
  """
hist = model.fit_generator(generator_two_img(x_train, x_train_2, y_train, batch_size),
                steps_per_epoch=len(x_train) // batch_size, epochs=nb_epoch,
                callbacks = callbacks,
                validation_data=generator_two_img(x_val, x_val_2, y_val, batch_size),
                validation_steps=x_validation.shape[0] // batch_size, 
                verbose=1)
 
 
 
#hist = model.fit([x_train, x_train_2], y_train, batch_size = batch_size, epochs = 100)
 

reference : https://stackoverflow.com/questions/49404993/keras-how-to-use-fit-generator-with-multiple-inputs