InvalidArgumentError:输入必须是4维[8,6171，4]
InvalidArgumentError:输入必须是4维[8,6171，4]
提问于 2018-10-05 02:14:03
我在运行一个二维卷积网络。我的输入是3维的，但是我得到了这个4维错误：dimension error
如您所见，我的输入具有正确的维度：
下面是我的代码：
from keras import models
from keras import layers
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(8,6171,4)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))那么，当我只构建了一个3-D输入层时，为什么它要求我4-D呢？
请帮帮忙。谢谢。
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2019-04-28 03:34:10
您需要使用
new_image = tf.expand_dims(image,0)因为模型需要的是数据集，而不是单个图像。
Stack Overflow用户
发布于 2021-05-30 19:06:24
通过传递axis=0添加外部批次轴，0是新dim的位置(1,416,416，3) # if -1将在end
image_data = tf.expand_dims(image_data, axis=0)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/52653060
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