问Keras convolution2d错误
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Stack Overflow用户

提问于 2018-08-02 13:43:10

回答 2查看 114关注 0票数 0

灰度图像(宽12px，高12px)在训练和测试中进行处理，如以下Keras代码所示。

model.add(Convolution2D(32, 3, 3, border_mode='same', input_shape=(1,12,12)))
model.add(Activation("relu"))
model.add(Convolution2D(32, 3, 3))
model.add(Activation("relu"))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), border_mode=("same")))
model.add(Dropout(0.25))

然而，错误发生如下。

tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Negative dimension size caused by subtracting 3 from 1 for 'conv2d_2/convolution' (op: 'Conv2D') with input shapes: [?,1,12,32], [3,3,32,32].

让我知道如何解决它。

keras

回答 2

Stack Overflow用户

发布于 2018-08-02 14:03:47

当我做物体检测时，我也遇到了类似的问题，我发现问题是一些损坏的图像。当keras试图读取图像但被损坏时，图像不会被加载。因此，它不会为image抛出错误，而是开始执行操作并失败。因此，在开始模型训练之前，只需检查是否可以成功加载图像。这将为您提供罪魁祸首文件。这应该可以解决您的问题。

票数 0

Stack Overflow用户

发布于 2018-08-02 14:30:29

Keras期望格式是这样的：(samples，rows，cols，channels)，你的格式看起来是(samples，channels，rows，cols)。

尝试使用可选参数data_format指定数据格式，如下所示：

model.add(Convolution2D(32, 3, 3, border_mode='same', input_shape=(1,12,12), data_format = 'channels_first'))

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/51646275

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