为什么我在keras 3d CNN中的准确率总是0？

在Keras 3D CNN中准确率总是0的原因可能有多个可能性。下面是一些常见的可能原因及相应的解决方法：

1. 数据集问题：首先要确保你的数据集标签正确，并且各类别的样本数量平衡。如果数据集不平衡，模型可能会倾向于预测样本数量较多的类别，导致准确率为0。你可以使用数据增强技术增加样本数量，或者进行数据集重采样来平衡样本。
2. 输入数据预处理问题：检查你的输入数据是否正确进行了预处理。例如，对于图像数据，你可以尝试将像素值归一化到[0, 1]范围内，并确保图像大小统一。
3. 模型架构问题：考虑检查你的3D CNN模型架构是否正确。确保你的模型具有足够的参数量和深度来学习数据的特征。另外，确保你的模型在最后一层使用适当的激活函数和损失函数。
4. 学习率问题：学习率可能对模型的训练效果产生重要影响。尝试调整学习率的大小，如果学习率太大或太小，都可能导致模型无法收敛。
5. 训练过程问题：检查你的训练过程是否正确。确保你使用了适当的优化算法，并对模型进行了足够的训练轮次。此外，使用交叉验证技术来评估模型的性能，以避免过拟合或欠拟合。
6. 硬件资源问题：如果你在训练时使用的硬件资源有限，例如GPU显存不足，可能导致模型无法正常训练。尝试减少批量大小或使用更小的模型来适应可用的资源。

以上是一些可能导致在Keras 3D CNN中准确率为0的常见问题和解决方法。根据具体情况，你可以逐一排查这些问题，并进行相应的调整和改进。另外，如果你对腾讯云的相关产品感兴趣，你可以参考腾讯云的云计算产品，如云服务器、云数据库等，以满足你在云计算领域的需求。