使用Conv2D输入深度和滤波器深度的Tensorflow.keras错误是不兼容的。
在Tensorflow.keras中,Conv2D是用于二维卷积操作的函数。它的输入是一个四维张量,形状为(batch_size, height, width, channels),其中batch_size表示批量大小,height和width表示输入图像的高度和宽度,channels表示输入图像的通道数。
在Conv2D中,深度指的是输入图像的通道数,而滤波器深度指的是卷积核的通道数。这两个值必须是兼容的,即滤波器深度必须与输入图像的通道数相同,否则会导致错误。
如果深度和滤波器深度不兼容,可以通过以下方法解决:
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