检查目标时出错:要求activation_final具有形状(60，)，但得到具有形状(4，)的数组
这个错误提示表明在检查目标时出现了问题。要求activation_final具有形状(60,)，但实际上得到的是一个形状为(4,)的数组。
这个错误通常是由于数据维度不匹配导致的。在这种情况下，activation_final应该是一个形状为(60,)的数组，但实际上它的形状是(4,)，因此出现了错误。
解决这个问题的方法取决于具体的情况。以下是一些可能的解决方法：
- 检查数据输入：确保输入的数据维度与期望的维度匹配。可能需要调整数据的形状或重新处理数据。
- 检查模型结构：如果这个错误是在使用机器学习模型时出现的，那么可能需要检查模型的结构和参数设置。确保模型的输出与期望的维度匹配。
- 检查代码逻辑：仔细检查代码中与
activation_final相关的部分，确保没有错误的数据处理或维度变换操作。
总之，这个错误提示表明在检查目标时出现了维度不匹配的问题。需要仔细检查数据输入、模型结构和代码逻辑，以找到并解决问题。
关于云计算领域的相关知识，腾讯云提供了丰富的产品和服务。您可以参考腾讯云的官方文档和产品介绍来了解更多信息：
- 腾讯云官方文档：https://cloud.tencent.com/document/product
- 腾讯云产品介绍：https://cloud.tencent.com/product
请注意，以上提供的链接仅为示例，实际上可能需要根据具体情况选择适合的腾讯云产品和服务。
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1回答
完成从RNN到RNN。
我在网上偶然发现了这个代码：
def buildModel(dataLength, labelLength):
height = Input(shape=(dataLength, 1), name="height")
weight = Input(shape=(dataLength, 1), name="weight")
heightLayers = LSTM(64, return_sequences=False)(height)
weightLayers = LSTM(64, return_seque
浏览 2提问于2017-11-07得票数 0
1回答
我使用Keras/TF的模型如下：
conv = Conv2D(4, 3, activation = None, use_bias=True)(inputs)
conv = Conv2D(2, 1, activation = None, use_bias=True)(conv)
model = Model(input = inputs, output = conv)
model.compile(optimizer=Adam(lr=1e-4), loss=keras.losses.mean_absolute_error)
在model.fit中，我收到一个错误：
ValueError:检
浏览 0提问于2019-01-02得票数 5
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我正在尝试使用the池作为使用keras的第一层，并且我在输入和输出维度上有问题。
print(x_train.shape)
print(y_train.shape)
(15662, 6)
(15662,)
x_train = np.reshape(x_train, (-1,15662, 6))
y_train = label_array.reshape(1, -1)
model = Sequential()
model.add(MaxPooling1D(pool_size = 2 , strides=1, input_shape = (15662,6)))
model.add(Dens
浏览 2提问于2019-03-06得票数 0
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我已经加载图像来训练我的模型识别这些图像中的一个特征。
(1380,200,200,3 )是一种粗壮的形状(1380,200,200,3 )，包含1380幅图像，大小为200×200像素，采用RGB格式，有目标。形状(1380,2)
当我训练我的模型(model.fit(Xtrain,Ytrain))时，我似乎得到了每个层的值错误。好像输入都是Xtrain然后是Ytrain..。
ValueError:在检查目标时出错:期望batch_normalization_24有4个维，但得到了形状为(1380, 2)的数组
图片：
浏览 4提问于2019-12-19得票数 2
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1回答
我已经在互联网上搜索了几天，试图找到一个解决这个错误的方法，但我找不到的任何东西都是特别适用的：
ValueError: Error when checking target: expected dense_2 to have shape (300,) but got array with shape (60,)
下面是生成错误的代码(数据预处理除外)：
model = keras.Sequential([
keras.layers.Conv1D(5,input_shape=(1,60), kernel_size=12, padding='same'),
keras.laye
浏览 3提问于2018-12-08得票数 0
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我有一个输入数组的形状(1000,20，4)和输出(标签)的形状(1000,25,1)。但是，不知道如何使用Keras库来为此建立顺序模型！
有人能帮我设计一个简单的LSTM吗？(我试图以几种方式使用RepeatVector()和TimeDistributed(Dense())，但我得到了如下错误：
model = Sequential()
model.add(LSTM(units = un , input_shape = (20, 4), return_sequences = False))
model.add(RepeatVector(25))
model.add(LSTM(un ,
浏览 0提问于2019-03-04得票数 1
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我在tensorflow/keras中定义了一个LSTM模型，如下所示。我只包含与该问题有关的相关细节。
t_steps = 60
n_features = 3
def LSTMModel():
input = Input(shape=(t_steps, n_features))
l1 = BatchNormalization()(input)
l2 = LSTM(160,return_sequences=True)(l1)
l3 = LSTM(80,return_sequences=True)(l2)
l4 = LSTM(10,return_sequences=True
浏览 0提问于2020-05-26得票数 1
1回答
我试图用keras运行一个自动编码器，但我得到了一个形状错误，我已经尝试了一段时间，但仍然得到相同的错误。 df['Amount'] = StandardScaler().fit_transform(df['Amount'].values.reshape(-1, 1))
df0 = df.query('Class==0').sample(20000)
df1 = df.query('Class==1').sample(400)
df = pd.concat([df0, df1])
x_train,
浏览 14提问于2020-11-19得票数 0
1回答
有人知道如何修复这个错误吗？我试着用重塑功能来解决它，但它仍然不起作用。我想用VGG16训练时尚-MNIST数据集，但我在维度上有一些困难……
我得到了这个错误：
Epoch 1/50
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-84-51241dcc88e5> in <module&
浏览 0提问于2020-06-25得票数 0
1回答
代码中的每个层都显示它期望数组形状，但接收到的数组尺寸与输入数组尺寸相同。
我在第一个have池层之后进行了注释，只是为了提示错误。如果您查看错误，它期望(16，64，64，64)，但表示它收到(16,128,128，1)，这恰好是我的输入数组。
model = Sequential()
model.add(Conv3D(64,3,activation= 'relu',padding='same',input_shape=(16, 128, 128 ,1)))
model.add(MaxPooling3D(pool_size=(1,2,2),strides=
浏览 0提问于2019-04-07得票数 0
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当涉及到建立一个NN时，我的耳朵是非常绿色的。现在，我收到以下错误：
ValueError:检查时出错:期望dense_1_input具有三维，但得到形状为(8，8)的数组
背景:我使用的是8x8板--这是我初始化它的方式：
self.state = np.zeros((LENGTH, LENGTH))
下面是我构建模型的代码：
def build_model(self):
#builds the NN for Deep-Q Model
model = Sequential()
model.add(Dense(24,input_shape = (LENGTH,
浏览 0提问于2018-09-18得票数 0
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2回答
我想要向空的numpy形状数组(1000,60,4)添加一个形状矩阵(60,4)，但是当我使用下面的代码时，它会失败
np.append(arr=array,values=i)
在上面的代码中，object i的形状是(60,4)，失败了，意思是它向数组中添加了一个不被期望的矩阵。我是否做错了什么，如何将矩阵添加到数组中，将我的最后输出保持为(1000,60,4)？
注意：不要重复这个问题。它不同于像这样的问题，我没有一维数组，而是更复杂的nd数组。谢谢你的帮助
浏览 1提问于2018-11-04得票数 0
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1回答
我正在尝试加载一个Keras模型，并使用它进行预测，结果遇到了一个奇怪的错误。最起码的例子如下：
from keras import models
import numpy as np
model = models.load_model('model_4hiddenLayers_16unitsPerLayer_relu_learningRate0p0001.h5')
x = np.ones(36, dtype=float)
prediction = model.predict(x )
模型期望输入形状为(36，)，这应该是x的形状，我对此进行了验证：
print('x
浏览 0提问于2018-10-15得票数 2
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data()
x_train = x_train.astype('float32') / 255
x_test = x_test.astype('float32') / 255
x_train.shape #Shape is (60000, 28, 28)
然后以60k为样本，确定输入形状为28,28,1。
model2 = tf.keras.Sequential()
# Must define the inp
浏览 3提问于2020-01-29得票数 0
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2回答
我需要随机重新排序一个数组，但我不确定最好/最干净/最快的方法是什么。
因此，我想要实现的目标如下。假设我有一个数组，如下所示：
$array = array(4, 4, 4, 4, 6, 6, 6, 6, 8, 8, 10, 10, 20, 40, 60);
我的目标是随机得到这样的东西：
$array = array(6, 4, 4, 10, 4, 6, 4, 6, 60, 6, 8, 6, 10, 40, 8, 20);
以下是我一直在尝试的方法，但似乎没有达到预期效果：
$array = array(4, 4, 4, 4, 6, 6, 6, 6, 8, 8, 10, 10, 20, 4
浏览 2提问于2016-11-22得票数 0
1回答
我用Keras的内置inception_resnet_v2训练CNN来识别图像.在训练模型时，我有一个数字数组作为输入，输入形状为(1000,299,299，3)，
model.fit(x=X, y=Y, batch_size=16, ...) # Output shape `Y` is (1000, 6), for 6 classes
一开始，当我试图预测时，我通过了一个形状的图像(299,299，3)，但是得到了误差。
ValueError:检查输入时出错:期望input_1有4个维，但得到了形状为(299,299，3)的数组
我重塑了我的投入：
x = np.reshape(x
浏览 1提问于2019-03-17得票数 2
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1回答
使用Tensorflow.JS，我试图使用softmax激活函数获得一个机器学习模型，该模型具有最后一个密集层。当我尝试运行它时，我会收到：
检查目标时出错:期望dense_Dense2具有形状,1，但得到了形状为3,2的数组。
如果我注释掉fit函数并运行它，我会得到一个1x2数组(正如预期的那样，因为我在最后一层有两个单元，我只进入一个测试。
此外，当我将y变量更改为这个数组：[1,2,3]时，它会进行训练(但我不认为这是正确的，因为ys不是最后一层(2)的正确形状。
如果有任何建议或帮助能填补我的知识空白，我们将不胜感激。
var tf = require('@tensorflo
浏览 1提问于2020-03-23得票数 3
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上下文：
我目前正在使用带有Tensorflow后端的Keras进行时间序列预测，因此，我研究了提供的教程。
在本教程之后，我介绍了fit_generator()方法的生成器。该生成器生成的输出如下(左示例，右目标)：
[[[10. 15.]
[20. 25.]]] => [[30. 35.]] -> Batch no. 1: 2 Samples | 1 Target
---------------------------------------------
[[[20. 25.]
[30. 35.]]] => [[40. 45.]] ->
浏览 0提问于2019-05-21得票数 15
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1回答
我正在尝试用keras实现一个lstm模型。问题是我有不同形状的数据。我的数据如下：
col1 col2 col3 col4 col5
1,2,3，3,4,5，4，5，5，9
0,2，1,24 -1,4
0,2,4,5，24，-7,6 -1,4,1,2
我的代码是
import numpy as np
import pandas as pd
import h5py
from sklearn.model_selection import train_test_split
from keras.layers import Dense
from keras.layers import Input,
浏览 3提问于2018-05-14得票数 1
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当我用Keras构建一个卷积神经网络时，我遇到了一些错误：
检查目标时出错:期望dense_11有4个维，但得到了形状为(48986，12)的数组
由于我缺乏知识，我不知道该做什么。有人能解释原因并提出解决方案吗？
input_shape = (99, 81, 1)
nclass = 12
model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_shape=input_shape))
model.add(Convolution2D(8,3,3,activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((
浏览 3提问于2017-12-30得票数 0
1回答
我正在将图像预处理成一个Numpy数组形状(28,28，3)。当我尝试拟合我的数据时，我得到了错误。如果我传递整个准备好的数据帧，我会得到错误ValueError: error when checking input:期望conv2d_20_input有4维，但得到形状为(360，1)的数组
当我传递单个值时，我得到的错误是:检查输入时出错:预期conv2d_16_input具有4维，但得到形状为(28，28，3)的数组
我试过重新处理数据。我已经尝试了单独的模型和1:1的训练，但仍然不起作用。
要预处理的代码
from tensorflow.python.keras.preprocessin
浏览 1提问于2019-03-24得票数 0
3回答
我有两个np.array()，如下所示。当我使用"==“比较这两者时，我得到了一个输出，但带有一个弃用警告。当比较两个具有相同矩阵的数组时，没有警告。
如何在没有警告的情况下获得相同的结果？
非常感谢!
x = np.array([[0,1,2],[3,4,5]])
x
Out: array([[0, 1, 2],
[3, 4, 5]])
y = np.array([[6,7],[8,9],[10,11]])
y
Out: array([[ 6, 7],
[ 8, 9],
[10, 11]])
x == y
Out: False
浏览 1提问于2020-07-22得票数 3
我试图运行一个简单的网络来对MNIST进行分类：
network = models.Sequential()
network.add(layers.Dense(512, activation = 'relu', input_shape=(28 * 28,)))
network.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))
当我试着适应：
network.fit(train_images, train_labels, epochs =5, batch_size = 128)
我知道这个错误：
检查输入时出错:期望dens
浏览 0提问于2019-08-31得票数 1
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1回答
我想要计算一个数值数组的概率值，使用不同均值和方差的高斯值。因为，我可以这样做
scipy.stats.norm.pdf(9, [10, 12, 14], [2, 4, 5])
它给出了3种不同高斯值- N(10，2)，N(12，4)和N(14，5)的pdf值。我希望对多个值也这样做，如下所示
scipy.stats.norm.pdf([8,9], [10, 12, 14], [2, 4, 5])
其中，8和9的pdf值是为三个高斯人计算的，我会得到一个2D数组作为返回。
问题
有什么可以让我这么做的吗？
如果对#1的回答是否定的，那么我如何在不使用for循环的情况下完成这个任务(请注
浏览 1提问于2017-03-12得票数 1
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1回答
所以我在这里不知所措。我训练了我的模型，一切正常；但是当我尝试使用预测方法时，我得到了以下错误：
ValueError:在检查输入时出错:期望dense_1_input具有形状(64 )，但得到带有形状(1，)的数组
我觉得很奇怪，因为我给的输入是(64，)，我甚至用cli返回了这个形状
print(type(test_x[0]))
print(test_x[0].shape)
回传
<class 'numpy.ndarray'>
(64，)
在我看来，当我使用
print(str(np.argmax(model.predict(test_x
浏览 1提问于2021-08-10得票数 0
回答已采纳
我有一个tflite模型，期望输入形状为(1,1000，12)。为了测试它，我打算加载一个CSV文件并对其运行推理。下面是我的代码和我在运行它时得到的错误消息的相关部分。 我假设我在正确加载或读取CSV文件时犯了一个错误。我是Android的新手，在这件事上如果有任何帮助，我将非常感谢！ val testModel = myModel.newInstance(context)
// Creates inputs for reference.
val inputFeature0 = TensorBuffer.createFixedSize(intArrayOf(1, 1000, 12), D
浏览 12提问于2021-03-19得票数 0
我正试图预测事先训练好的机器翻译模型
但是我得到了错误，我无法解决或找到合适的答案。
似乎每个人都会犯这个错误
码
model = load_model('model.h5')
single_x_test = ['how are you']
model.predict(np.array(single_x_test, ndmin=0))
ValueError:在检查输入时出错:期望embedding_1_input具有形状(4，但得到了形状(1，))
浏览 0提问于2020-03-04得票数 -1
数据有4个时间戳，但是嵌入的是input_length=3，那么input_length有什么意义呢？
from tensorflow import keras
import numpy as np
data = np.array([[0,0,0,0]])
emb = keras.layers.Embedding(input_dim=2, output_dim=3, input_length=3)
emb(data)
浏览 1提问于2019-08-15得票数 0
我的数据形状是(1920,60,2)。
假设批处理大小为128，则预期批处理数据形状为(128,60,2)。
但在使用tf.train.batch时，我得到了(128,1920,60,2)，
这是否意味着我必须先重塑数据？
tf_X_train = tf.constant(X_train) # type(X_train):numpy.cdarray
tf_Y_train = tf.constant(Y_train)
tf_batch_xs, tf_batch_ys = tf.train.batch([tf_X_train, tf_Y_train], batch_size = 128, capa
浏览 1提问于2018-02-04得票数 1
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1回答
我的身材有点问题。我有一批128x128x3图片，我正试图重塑我的列表，使之成为形状为batch_size x 128x128x3。
让我们回顾一下我到目前为止所拥有的。
我们有一个3批列表，其中包括图像和其他一些元数据。视觉：
my_data
|row|raw_image|meta_data1|meta_data2|
-------------------------------------
|1 |128x128x3|8685 |'here' |
-------------------------------------
|2 |128x128x3|
浏览 0提问于2018-08-05得票数 0
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1回答
我试着教自己建立一个CNN，它需要一个以上的图像作为输入。由于我创建的用于测试该数据集的数据集很大，而且从长远来看，我希望解决一个涉及非常大的数据集的问题，因此我使用生成器将图像读取到数组中，并将其传递给Keras的fit_generator函数。
当我孤立地运行我的生成器时，它工作得很好，并产生适当形状的输出。它生成一个包含两个条目的元组，第一个条目具有形状(4, 100, 100, 1)，第二个条目具有形状(4, )。
阅读关于多输入Keras的文章给我的印象是，这是一个4输入CNN的生成器的正确格式，用于识别这4种输入中的哪一种包含一幅图像。
但是，当我运行代码时，我得到：
"V
浏览 1提问于2017-06-06得票数 3
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我有这样的输入
x=[[0,0,0,0,1,0,0,0]....[n,n,n,n,n,n,n,n]] x.shape=(18998,8)
像这样的输出
y= 11 11 11 11 ... 10 y.shape=(18998,)
我建立了这样的模型
env_model = Sequential()
env_model.add(Dense(8, activation='relu', input_dim=8))
env_model.add(Dense(128, activation='relu'))
env_model.add(Dense(256, activati
浏览 0提问于2019-03-11得票数 0
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我有一个数字数组的形状(3600,256)。每列都是一个数据样本，我总共有256个样本。如何将我的数组重塑为( 256，1，60，60)，其中256是数据样本的数量，并且每个数据样本被重新组织成大小为60乘60的单通道图像？
浏览 3提问于2022-04-29得票数 -1
1回答
我是opencv的新手，我已经读过一些教程和项目源代码。人们似乎倾向于基于颜色进行目标检测。
我想知道是否有一种方法可以基于边缘曲线进行目标检测。
例如，我有一个已知的物体，它的边缘类似于A，我知道这个物体在不同图像中的边缘非常相似，但不是相同的，比如B。现在假设B在Pic C中，我的目标是通过搜索A在C中的相似形状来找到C中B的轮廓或边缘。
因此，是否有任何基于搜索已知形状的相似形状的轮廓检测或边缘检测的方法。
浏览 3提问于2018-06-08得票数 0
1回答
我很难把我的头绕在CNN后面的数学上，以及我应该如何在神经网络的各层之间修改输出形状。
我试图在卡格尔上做卡瓦纳图像掩蔽挑战。换句话说，我试图创建一个神经网络，给出一张汽车的图片，它可以识别出汽车在图像中的边界，然后从其他背景中提取出来。
所以我的输入都是图像，width=959px和height=640px。输入数组的形状是( 159,640,959，3)，其中159表示输入数组总共包含159幅图像这一事实。我创建的目标是有640行和959列的矩阵(每个像素都有一个条目)，使用布尔值来表示对应的像素是否是汽车/在汽车的边界内。目标数据的形状是( 159,640,959)，其中159很可能代表
浏览 0提问于2018-05-12得票数 3
1回答
我正在处理图像形状(160,320,3)，我已经设置了下面的代码，并希望用一个Softmax函数来结束它，但是我得到的错误如下："ValueError:当检查目标时出错:预期的softmax1具有形状(10 )，但是得到了与形状(1，)的数组“
请参见以下代码：
model = Sequential()
with tf.name_scope("Lamda"):
model.add(Lambda(lambda x: (x / 255.0) - 0.5, input_shape=(160,320,3), name='lamda1'))
with t
浏览 0提问于2018-07-15得票数 0
2回答
在重塑数据帧过程中获取错误
、、、、
我的代码是：
last_steps = valid[['Close']].tail(60)
last_values = np.reshape(last_steps, ( -1, last_steps.shape[1], last_steps.shape[2]))
第二行将出现以下错误：
IndexError Traceback (most recent call last)
C:\Users\UTKARS~1\AppData\Local\Temp/ipykernel_8696/2291656061.py in <
浏览 2提问于2022-03-29得票数 0
import numpy as np
a = np.array([[(1, 2, 3), 40, 50], [(4, 5, 6), 70, 80]]) 只使用numpy操作(即没有显式的python样式的列表构造或循环；如果可能的话，目标是节省时间)，如何从上面的数组a创建一个2乘3的numpy数组(矩阵) [1,2,3，4,5,6]？ 切片a:，0产生形状(2，)的一维阵列，打印为(1,2,3) (4,5,6)，显然不能将其“重塑”为形状(2，3)。我认为对a:，0执行np.ravel，然后重塑为(2,3)可能会解决这个问题，但不幸的是，对a:，0执行np.ravel不会产生任何更改，因为
浏览 26提问于2019-09-23得票数 0
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我有一个令人难以置信的简单算法，用"ValueError:当检查输入时出错:期望dense_4_input具有形状(无，5)但得到了与形状(5，1)的数组“.这是我正在运行的代码。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
x = np.array([[1],[2],[3],[4],[5]])
y = np.array([[1],[2],[3],[4],[5]])
x_val = np.arr
浏览 1提问于2017-10-21得票数 0
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1回答
大家好，我需要用户输入的numpy与形状(无，4,500)，那么，我有什么办法呢？
因为当我打印numpy.shape时，我得到了()
而我需要形状(4,500)和它是什么样的形状？
以及用户如何使用上面的形状输入numpy
我有这个，但是打印()
X_test = np.argmax('input')
print(X_test.shape)
这是否意味着X_test没有形状或者形状没有声明？
浏览 0提问于2020-02-25得票数 0
我是一个迁移学习的初学者，在这个项目中，我的目标是使用VGG16并添加更多的层来对两个类进行分类: class0和class1。
我有名为'train‘的dataframe，其中'id’列包含文件名，而标签包含该图像的类。
图像并通过ImageDataGenerator()和flow.from_dataframe编写
总之，我的最后一层是稠密的(2，激活=‘softmax’)
输入到VGG16的图像形状为(32,32,3)
然而，它是错误的：
ValueError:检查目标时出错:期望dense_55具有二维，但得到了形状为(1、32、32、3)的数组
我的模型摘要：
是我训练
浏览 1提问于2019-03-23得票数 0
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1回答
我的数据集中有一堆节点和链接。
所有的链接都有一个source和target属性。
但是，并非所有源节点和目标节点都在我的节点数据集中。
示例：
nodes : {
'id' : 'A'
},
{
'id' : 'B'
},
{
'id' : 'C'
};
links : {
'source' : 'A',
'target' : 'B
浏览 1提问于2015-09-17得票数 0
import numpy as np
inputs = [1, 2, 3, 4]
weights = [[0.3, 0.5, 0.2, -0.5],
[1.0, 0.2, -1, 0.5],
[1.0, 2.0, 3.0, 2.5],
[2.0, 5.0, -1.0, 2.0],
[-1.5, 2.7, 3.3, -0.8],
[0.65, 0.24, 5.0, 2.3],
[2.0, 1.2, 0.5, -2]]
biases = [1, 2, 2.5, 3,
浏览 3提问于2022-10-17得票数 -1
我试图在一个由40x40灰度图像组成的数据集上训练一个模型，我得到了这个错误：
categorical_crossentropy**.：形状为(32，5)的目标数组被传递给形状输出(无，4)，同时用作丢失ValueError。此损失期望目标具有与输出相同的形状。**
我不知道(32，5)数组应该来自哪里(32，4)，所以我不知道要更改什么。有什么建议吗？
image_generator = ImageDataGenerator(#rescale = 1/255,
shear_range = 0.3,
浏览 3提问于2020-06-18得票数 0
你好，我正在用Tensorflow.js创建我的第一个神经网络。
我想使用点( 0，0)，(0,1)，( 1，0)，( 1，1)和标签0，1，1，0作为神经网络的输入。我尝试了以下方法：
async function runModel() {
// Build and compile model.
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({units: 2, inputShape: [2]}));
model.compile({optimizer: 'sgd', loss: 'm
浏览 1提问于2021-07-04得票数 0
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我试图使用Python将两个不同的RGB映像组合成一个6通道映像(Tiff是最好的)。
我有一个RGB图像从一个正常的相机，以及另一个RGB图像，是一个基于SfM重建的法线地图。图像具有相同的维数，我只需将一幅图像叠加在另一幅图像上，就可以根据组合的信道信息进行图像分类。
我一直在研究如何使用openCV来实现这个目标，但是我对文档的研究已经被搁置了。我是一个地质学家，不是一个程序员，所以我的数学技能和编程知识充其量是平庸的。
我一直在做一些调查，到目前为止，我尝试的是使用OpenCV为每个图像创建一个数组，然后使用numpy连接生成的矩阵，并使用PIL将它们合并到一个图像中。麻烦的是，图像显
浏览 1提问于2017-04-06得票数 7
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我正在尝试使用基于Keras 2的incepctionV3训练模型来预测用于测试的图像。我最初的模型运行良好，然后尝试用指定的input_shape (299,299,3)创建一个模型。
base_model = InceptionV3(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(299,299,3))
训练过程看起来很好，但是当我试图用它来预测图像时，它会导致这个错误。
ValueError:当检查时出错:期望input_1具有形状(无，299,299，3)，但得到了形状数组(1,229,229，3)
浏览 0提问于2017-08-11得票数 0
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我有一个三维数组A，形状(5774,15,100)和另一个一维数组B与形状(5774,)。我想要添加这些，以便得到另一个矩阵C和形状(5774,15,101)。
我使用hstack作为
C = hstack((A ,np.array(B)[:,None]))
我得到了以下错误，任何建议。
ValueError: could not broadcast input array from shape (5774,15,100) into shape (5774)
浏览 0提问于2018-10-10得票数 2
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我有一个结构化的numpy数组，我想使用recfunction库函数append_fields()或rec_append_fields()来附加一个具有某种形状的字段。但是，我得到了一个错误：
ValueError:操作数不能与形状(10)一起广播(10,3)
其中10是我现有数组的长度，(3,)是我要附加的字段的形状。
例如：
import numpy as np
from numpy.lib.recfunctions import append_fields
my_structured_array = np.array(
zip([0,1,2,3],[[4.3,3.2]
浏览 4提问于2012-12-10得票数 5
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self.model = Sequential()
self.model.add(Dense(units=20, input_dim=9))
self.model.add(Activation('relu'))
self.model.add(Dense(units=len(labels)))
self.model.add(Activation('softmax'))
self.model.compile(optimizer='sgd', # rmsprop
loss='categorical_cro
浏览 0提问于2017-07-24得票数 0
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