LabVIEWとPyhonでの機械学習について

[sahaku]

現在LabVIEWとPythonを用いて機械学習の実装（画像による異物判定システムの構築）を目指しています。

学習済みのモデル(.hdf5ファイルで保存したファイル）を使って予測を行いたいのですが、モデルをうまく読み込むことができません。（model.load_weightsのところがうまくいかずにエラー)

モデルのコンパイルまでは動いています。

LabVIEWを使って初めて自分でプログラムしているのでかなり苦戦しています。

有識者の方ご教授願います。

現在作成中のプログラムを添付いたしますので、もっとこうしたほうが良いなどありましたら教えていただけると幸いです。

Mnistのサンプルviを参考にしているので、predictionのところが関係ないものになっているのは気にしないでください。

よろしくお願いいたします。

[Tepig]

私自身、ONNXをLabVIEWのpythonスクリプト経由で読んだことがあるので、実現可能であることは間違いないです。

今手元にLabVIEW環境がなくて試せませんが、hdf5のファイルパスがうまく指定できていないのではと推測しています。

pythonスクリプトで一度、現在のパスを確認したうえで、パスが異なっているようであれば指定しなおしてみてはいかがでしょう？

[sahaku]

Emboar_Dymax様回答ありがとうございます。

アドバイスの元パスを再度設定してみたところ動くことが確認できました。

ありがとうございました。

もう一つご教授願えればと思うのですが、撮影された画像データを配列にし、それをPython側に渡すにはどのようなviを構築すればいいのでしょうか？

ぜひよろしくお願いいたします。

[Tepig]

LabVIEW側は、double 2Dで渡せば問題ありませんでした。python側は

def abc(path, X):
   X = np.array(X)

のように定義すると、エラーなく結果がかえりました。

[sahaku]

お世話になっております。

ご指導いただいてからいろいろ試して動くかなというところまできたのですが、添付のようなエラーが出てしまい改善点がわからず悩んでいます。

何か改善点がお分かりであればご教授願います。

よろしくお願いいたします。

[sahaku]

エラー内容を添付し忘れていたのでこちらに添付いたします。

[Tepig]

LabVIEWの実行環境がないので、気づいた点だけコメントさせてください。

エラー自体は、Tensorflowが返しているエラーだと考えていて、よくある「コンボリューション層への入力が違うよ」という内容だと思います。

モデルの構造がどうなっているかわかりませんが、4dのところを(1,100,100)の形状で入力している？ように見えますので、

まずはshapeを確認して、LabVIEWから受け取ったデータが正しく成型できているか検証されてはいかがでしょう？

元のスクリプト上での入力形状を出力して、同じくLabVIEW Pythonスクリプトから形状を出力して、

比較してみるとよいと思います。