据 on tf.keras.layers.Conv2D说,
当使用此层作为模型中的第一层时,提供关键字参数input_shape (整数元组,不包括样本轴),例如input_shape=(128、128、3)用于data_format="channels_last“中的128x128 RGB图片。
但是实际上,没有input_shape,它确实可以在图形执行和急切执行环境中工作。
在图形执行中,
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, Flatten, Dense
class CN
我正在为MNIST时尚数据集创建CNN模型。我已经创建了一个成功的CNN模型。但我想对我从互联网上下载的另一张图像的分类模型进行测试。 我的所有训练和测试集的形状是(28,28,1)。但现在对于我想预测的图像,我将其调整为(28,28),并将其设置为一个RGB通道 cv2.cvtColor(load_img_rz, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 现在图像的形状是(28,28)。我试着将它输入到模型中,但它显示错误 ValueError: Input 0 of layer sequential_6 is incompatible with the layer: : expected
我用150x150大小的灰度图像训练了我的CNN,训练进行得没有任何错误,然而,每当我试图运行model.predict()函数时,我得到了这个错误:
expected convolution2d_input_1 to have 4 dimensions, but got array with shape (150, 150, 1)
尽管我对传递给预测函数的图像进行了与用于训练CNN的图像完全相同的预处理。它们的大小是150x150x1,就像我在CNN中输入的形状一样,就像我用来训练CNN的图像的形状一样。
以下是我的CNN:
model = Sequential()
model.add(Co
我正在尝试训练一个有20个jpeg图像的CNN作为练习。我选择输入层的形状为input_shape=(32,32,3),但我得到了错误。当我对图像数据数组运行“打印形状”时,我得到了(10,)。我不知道为什么会是这样。彩色图像形状不应该有3维或4维吗?我的jpeg数组的形状似乎是(10,)...one维的。我如何转换形状以便使用下面的拟合函数,以及转换成什么形状? import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
from matplotlib import pyplot
import random
im
我试图在这里通过下面的代码创建一个CNN +回归模型:
# Create the base model from the pre-trained model MobileNet V2
cnn_model = keras.applications.MobileNetV2(input_shape=IMG_SHAPE,
include_top=False,
weights='imagenet')
# The
谁能解释一下为什么一维卷积神经网络有时在表格数据上表现良好(比DNN更好)?我在一些已发表的论文中看到了这一点(尽管没有提供使用CNN1D的原因),Kaggle竞赛,也在堆栈溢出中看到了关于表格数据中cnn1D输入形状的问题。(例如:Preparing feeding data to 1D CNN)。虽然我知道我们使用CNN 1D来处理时间序列和NLP中的序列数据,但是使用CNN 1D来处理表格数据背后的直观想法是什么?为什么它会起作用?这是由于特征之间的空间相关性吗?
我正在创建一个多输入模型,其中我连接一个CNN模型和一个LSTM模型。lstm模型包含最后5个事件,CNN包含最后一个事件的图片。两者都被组织起来,使得numpy中的每个元素k与5个事件和相应的图片相匹配,输出标签也是如此,输出标签是应该由模型预测的“下一个”事件。
chanDim = -1
inputs = Input(shape=inputShape)
x = inputs
x = Dense(128)(x)
x = Activation("relu")(x)
x = BatchNormalization(axis=chanDim)(x)
x = Dropout(0.3)(
我正在尝试运行这个模型,但是我一直收到这个错误。关于输入数据的形状有一些错误,我尝试了一下,但我仍然得到了这些错误。 错误: ValueError: Input 0 of layer sequential is incompatible with the layer: expected axis -1 of input shape to have value 1 but received input with shape (None, 32, 32, 3) # Image size
img_width = 32
img_height = 32
# Define X as feature v
我正在构建一个具有不同形状的多个输入的Keras模型。
input_img = Input(shape=(728,))
input_1 = Input(shape=(1,))
input_2 = Input(shape=(1,))
x = (Dense(48,kernel_initializer='normal',activation="relu"))(input_img)
x = (Dropout(0.2))(x)
x = (Dense(24,activation="tanh"))(x)
x = (Dropout(0.3))(x)
x =