=4, found ndim=2.Full shape received: [None, None] 我在理解这个错误时遇到了困难。我验证了我的twin_gen闭包正在为两个输入生成形状为(22,256,256,3)的图像批次，所以我猜问题是我以某种方式创建了错误的模型，但我看不出错误在哪里。import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16, pr
浏览 56提问于2021-01-15得票数 0
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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
浏览 22提问于2020-12-20得票数 1
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我有一个包含100000个二进制三维形状数组(6，4，4)的数据集，所以我输入的形状是(10000，6，4，4)。='he_uniform', input_shape=(None, 6, 4, 4, 1))) ValueError:应该定义Dense输入的最后一个维度。找到了None。不过，当我用整数替换None并试图将模型
浏览 1提问于2021-06-11得票数 0
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我在Keras中使用Conv2d对灰度图像进行分类。每个图像存储为一个240*300矩阵(即列表[ A_1, A_2,..., A_240 ]，而每个A_k是长度为300的列表)。谢谢
ValueError: conv2d层的输入0与图层不兼容:预期的ndim=4，found ndim=3。收到的完整形状: None，240,300
浏览 1提问于2019-05-25得票数 0
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我有一个Keras模型，我训练它来预测下一个序列：fromtensorflow.keras.models import Sequential #[ 44. 0. 0. 2. 88.]
#[ 36. 0. 0
浏览 2提问于2021-09-16得票数 0
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=3, found ndim=2.=3, found ndim=2.=3, found ndim=2.=3, found ndim=2.=3, found ndim=2.
浏览 5提问于2021-05-19得票数 0
我是tensorflow.When的新手，我试着修改模型结构，我把一个张量'r'，它的形状是(None,1 )，转换成带有tf.reshape(r,4，)的一维张量，然后输入到稠密层中。一维张量的形状为(4，)，稠密层的input_shape设置为(4，)，出现错误。ValueError:层“值”的输入0与图层不兼容: min_ndim=2，found ndim=1。收到
浏览 5提问于2022-10-26得票数 0
这是我的代码：
错误为: ValueError:图层"max_pooling1d“的输入0与图层不兼容:预期的ndim=3，找到的ndim=4。收到的完整形状：(None，51644，29，32)
浏览 14提问于2021-12-04得票数 0
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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))) ValueError: conv1d_8层的输入0与层：：预期的min_ndim=3
浏览 0提问于2020-08-20得票数 2
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import Sequential image = np.array([ [2, 2, 7, 3], [8, 5, 2, 4],[3, 1, 2, 6]])
image = image.reshape(1,
浏览 1提问于2020-09-15得票数 1
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我一直在获取与输入形状相关的错误。任何帮助都将不胜感激。谢谢!= tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=2),
tf.keras.layers.Conv2D(32, k
浏览 6提问于2020-08-06得票数 21
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我是深度学习的新手，在理解4个特征向量(全部是浮点数)的嵌入和传递序列到LSTM模型时遇到了问题。= tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Embedding(260000, 12),
tf.keras.layers.LSTM(32, use_bias=False, input_shape=(None</em
浏览 31提问于2021-08-16得票数 0
我试图微调VGG16神经网络，这是代码：3#添加完全连接的层：5 model.add(稠密(256，激活=‘relu’))
6 model.add(Dropout->414个self.assert_input_compatibility(
浏览 0提问于2018-12-10得票数 2
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我使用tf-以色列国防军矢量数据作为我的Keras模型的输入。tf-以色列国防军载体的形状如下：代码：convnet1=Conv1D(128,3,padding='same',activation='relu')(inputs)
ValueError:输入0与conv1d_25层
浏览 0提问于2018-10-03得票数 1
当我试图运行代码时，我会得到以下错误：
ValueError: Input 0 of layer lstm is incompatible with the layer: expected ndim=3, found ndim=2.直觉上，我理解嵌入层的输出应该是形状的(无，400，50)，但出于某种原因，它只是一个2d的输入，或者该层期待一个三维张量，但只提供一个2d的。但是，我不知道如何修复它，也不知道如何更改输入/输出形状以使它们匹配
浏览 2提问于2021-05-14得票数 2
我用形状的X (batch_size，50)和形状的Y (batch_size，10(序列长度)，10(输出向量))设置了一个训练集。LSTM单元的Keras文档说，3D输入是必需的，但是序列2序列模型确实可以做到这一点。有没有其他通用的方法来解决这个问题呢？model.add(LSTM(50, input_shape=(50,)))我收到错误消息："Va
浏览 2提问于2019-04-21得票数 2
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([1, 2, 3]).reshape((1, 3, 1)) y = keras.layers.LSTM(10)(x)如上所述，输入数据形状为(1, 3, 1)，输入层中的实际输入形状为(3如果在输入层中使用以下形状，它将无法工作：
x = ker
浏览 0提问于2019-09-07得票数 0
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0.5))
我得到的错误是这样的: ValueError:层lstm_21的输入0与层不兼容:期望的ndim=3，找到ndim=2。收到的完整形状：(无，546)在这行: model.add(LSTM(128，input_shape=(len( train_x )，)，return_sequences=False，
浏览 0提问于2021-06-08得票数 0
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我的数据集具有以下形状：((265, 2), (10, 2))
((265, 4), (10, 4))model=models.Sequential([layers.SimpleRNN(20,input_shape=(None,4),return_sequences(),
metrics=["a
浏览 22提问于2021-12-11得票数 0
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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(filters=32, kernel_size=8, activation='relu&
浏览 3提问于2019-11-16得票数 0
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