Keras中与CNN不兼容的形状

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keras、deep-learning、dimensionality-reduction

我使用的是带有LSTM模块的自动编码器。图像和体素的当前形状如下： print(x_train.shape)>>> (792, 127, 127, 3) >>> (792, 32, 32, 32)792 RGB图像127 x 127 具有3D二进制张量的792个对应体素(32 X 32 X 32) 运行以下编码器模型： from tensorflow.keras import Sequentialepochs=epochs)

浏览 49提问于2020-06-12得票数 0

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ValueError:形状(None，1)和(None，10)是不兼容的--当使用image_dataset_from_directory对Keras进行训练时

keras、conv-neural-network

ValueError:形状..。当使用张量时，不兼容是一个相当普遍的错误，但在我的例子中，是使用image_dataset_from_directory方法训练CNN和Keras。

浏览 5提问于2022-01-28得票数 -1

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对形状不相容的张量的重新调用

python、tensorflow、keras、tensorflow2.0、tf.keras

我试图在这里通过下面的代码创建一个CNN +回归模型：cnn_modelinput_shape=cnn_model.output_shape), cnn_model, regre

浏览 1提问于2020-01-16得票数 3

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：输入与conv1d层不兼容

python、keras、conv-neural-network

但是，当我使用cnn时，我会发现以下错误：dense = model.get_layer('NSP-Dense').output outputs = keras.layers.Dense(len(100), activation='sigmoid'

浏览 3提问于2019-11-16得票数 0

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卷积神经网络的应用

tensorflow、regression、conv-neural-network

但是我得到了下面的错误，对于2D，错误是 ValueError:层sequential_4的输入0与layer：：expected min_ndim=4不兼容，找到ndim=2。收到的完整形状：(None，18) 对于1D，错误是 ValueError:层sequential_4的输入0与layer：：expected min_ndim=3不兼容，找到ndim=2。收到的完整形状

浏览 22提问于2020-12-20得票数 1

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Keras - CNN输入形状不兼容

python、tensorflow、keras

我正在进行二进制分类，我的代码在、Keras、上工作得很好，当我与CNN一起工作时，我得到了输入形状不兼容的错误。这是我使用keras的cnn代码inputBatch = inputB

浏览 1提问于2018-11-02得票数 1

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序列验证设备的1D CNN的构建/培训

python、tensorflow、keras

我正在为一个序列建立和训练一个CNN，并且已经成功地使用了RNN，但是我遇到了CNN的问题。下面是代码，cnn1是第一个(更复杂的模型)，尝试获得一个更简单的模型来适应，并在这两个模型上都出现错误：xtrain (5206, 19, 4)xvalid=25) ValueError:输入

浏览 1提问于2019-05-11得票数 1

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在TensorFlow / Keras中实现3张CNN

python、tensorflow、keras、conv-neural-network

我想用Keras实现CNN模型。我的数据的形状分别为NHW (N，40，4)。你可以看到它是一个大小为40x4的灰度图像。我想跨越内核，它的大小(3，4)刚好在高度轴上，所以它应该计算3整行的结果。正如您所看到的，没有通道(这意味着我有一个3张)，但是Keras Conv2D层需要一个NHWC (4张)的形状。=(40, 4) ValueError:层顺序的输入

浏览 2提问于2021-03-17得票数 0

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Conv1d input_shape问题，有人能帮我吗？

python、tensorflow、machine-learning、keras、deep-learning

我试图重写一个用来对卫星图像进行分类的keras模型，这个模型是一个NN模型，我想重写它给CNN，我从上找到了这个模型。(14, activation='relu'),原来的图像形状是6, 2054, 2044，经过对二维阵列的整形后，它变成了(2519025, 6)，根据本文的说法，重塑的原因

浏览 3提问于2020-07-17得票数 0

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ValueError:层sequential_40的输入0与层不兼容

python、tensorflow、machine-learning、keras、recurrent-neural-network

我正在修改一段旧代码，将注意力层添加到模型中。但我无法弄清楚如何用正确的输入大小来堆叠这些层。rnn = LSTM(256, return_sequences=True, input_shape=(200,189))model = TimeDistributed(cnn, optimizer='adam', metrics=['accuracy'])但我知道这个错误： ----> 8

浏览 2提问于2021-04-18得票数 1

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Keras: TypeError：call()获得意外的关键字参数'name‘

python、keras、theano

我正在尝试让DeepCell与keras一起工作。我运行的是keras2，但我在keras1中添加了UID代码来运行DeepCell。除此之外，我只是下载了依赖项和软件文件，并且我得到了以下错误。/cnn_functions.py", line 1491, in run_models_on_directory model = model_fn(batch_input_shape = batch_input_shape/cnn</em

浏览 0提问于2017-07-13得票数 3

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ValueError:层"sequential_13“的输入0与该层不兼容:预期的shape=(None，21367,9000)，found shape=(None，9000)

tensorflow、keras、deep-learning、conv-neural-network

--我不知道为什么在运行下面的代码时会出现这个错误我的CNN代码是：CNN.add(tf.keras.layers.Dense(1, activation='softmax')) My "X_train_vector“

浏览 12提问于2022-05-21得票数 1

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基于卷积网的Keras形状失配

machine-learning、neural-network、computer-vision、keras、conv-neural-network

我以以下方式构建了我的keras模型(当然，这不是最终的生产准备模型)：self.model.add(Conv2D(32, (3,self.output_images, batch_size=32, 训练输入输出(self.input_images, self.output_images)的形状都是当我试图训练我的模型时，我得到了以下例外： Va

浏览 0提问于2018-02-08得票数 1

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如何将CNN训练与适当的输入形式相匹配？

python、keras、conv-neural-network

我正在尝试用标准普尔500数据集来训练CNN和LSTM网络。这是我的列车数据集的形状：model.add(TimeDistributed(Conv1D(filters=64,kernel_size=1, activation='relu'), input_shape=(None,16))) 在代码中显示的输入<e

浏览 0提问于2020-08-20得票数 2

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keras输入形状:输入与图层不兼容

python、machine-learning、keras、neural-network

我看过一些类似的问题，但我仍然不知道如何解决我的问题。我正在尝试建立一个CNN来估计有多少粒子击中了探测器，基于示波器对探测器随着时间的推移释放的能量的跟踪。) inputs = keras.Input(shape=(1024,1)) 但它给我一个错误：“layer Conv_1的Input 0与layer: expected ndim=4，found ndim=3不兼容。收到的完整形状<

浏览 22提问于2020-07-08得票数 0

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将形状(32，3)的目标数组传递给形状(None，15，15，3)的输出，同时使用as loss `categorical_crossentropy`

python、tensorflow、keras、deep-learning、neural-network

= tf.keras.models.Sequential() 64, 3])) 64, 3])) cnn.add(tf.ke

浏览 26提问于2020-06-10得票数 0

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ValueError:层max_pooling1d的输入0与层不兼容:需要的ndim=3，找到的ndim=4。收到的完整形状：(None，128，1，32)

python、tensorflow、keras、deep-learning、conv-neural-network

我正在尝试创建一个CNN模型。x_train数据的形状是(8040,128)，y_train数据的形状是(8040，1)。类似地，x_test数据的形状是(3960,128)，y_test数据的形状是(3960，1)。() y_test1 = OHE.fit_transform(y_test).toarray() 我在CNN</e

浏览 19提问于2021-02-25得票数 0

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用不同的通道替换预先训练过的模型的输入层？

python、tensorflow、keras、keras-layer

我想重复使用预先训练的权重的MobiletNetv2，但与图像与12频道。我知道这需要创造更多的重量，但这没关系，因为我想重新训练无论如何。我找不到办法让它起作用。import tensorflow as tf def __init__(self): self.flat1 = tf.ke

浏览 2提问于2021-05-14得票数 1

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自动编码器:解码器与编码器的大小不同

python、tensorflow、keras、deep-learning、autoencoder

如果我将解码器构建为编码器的镜像，则最后一层的输出大小不匹配。()(cnn2) cnn3 = tf.keras.layers.Conv2D()(cnn3) max3 = tf.keras.layers.MaxPooling2D(pooling

浏览 58提问于2019-04-30得票数 0

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向LSTM提供CNN功能

tensorflow、keras、lstm

我想建立一个端到端的可训练模式，包括以下几个方面：我现在的问题是在重塑之后，如何用Keras或Tensorflow将特征矩阵的值提供给LSTM？到目前为止，这是我使用VGG16网的

浏览 3提问于2017-04-28得票数 1

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