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问Keras Convolution2d层输入形状
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Stack Overflow用户

提问于 2017-01-10 13:31:58

回答 1查看 1.5K关注 0票数 0

我基本上是试图构建一个由多个convolution2d层组成的深度模型，然后是maxPoint2d，如下所示：

model.add(Convolution2D(128, 54, 7, input_shape=(1, 54, 180)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(1, 3)))

model.add(Convolution2D(128, 1, 7))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(1, 3)))

但是，我得到了以下错误：

文件"/home/user/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/keras/engine/training.py"，行100，在standardize_input_data str(array.shape)异常中:检查模型输入时出错:期望convolution2d_input_1有4个维，但得到了形状为(8000、180、54)的数组

但我遵循的是(样本，渠道，行，科尔)规范。为什么会发生这种事？

keras

keras-layer

deep-learning

theano

回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2017-01-10 14:14:12

似乎您的输入数据有错误的形状。您应该打印出要输入网络的数据的形状。

似乎你的数组是灰色输入图像，它们通常只使用二维，因为它们只有一个通道。因此，np阵列是有序的，没有三维。通常，您必须通过使用np.reshape或以另一种方式分配数组来添加这一点。当我收到像您这样的错误消息时，我会尝试：

X # training data
X = np.transpose(X, (0, 2, 1))
X = np.reshape(X, (X.shape[0], 1, X.shape[1], X.shape[2]))

票数 1

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/41570099

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