我有个问题。我想在我的CNN中使用CNN来解决一个NLP问题。但不幸的是,我得到的是下面的错误ValueError: Input 0 of layer "conv1d_37" is incompatible with the layer: expected min_ndim=3, found ndim=2. Full shape received: (None, 128)。如何使用LSTM层?
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Input, Embedding, Dense, GlobalM
大家好,我尝试用AlexNet + LSTM建立模型,使用原始图像作为输入。
但我遇到了这样一个错误:
ValueError: Input 0 of layer lstm_5 is incompatible with the layer: expected ndim=3, found ndim=2. Full shape received: (None, 43264)
我的模型代码:
model = tf.keras.models.Sequential([
# 1st conv
tf.keras.layers.Conv2D(96, (11,11),strides=(4,4), ac
我注意到在用灰度图像训练CNN的时候。图像的维数被重塑为(x,y,1)。我认为这不应该是必要的,但当我尝试形状(x,y)时。我犯了个错误
ValueError: Input 0 of layer conv2d is incompatible with the layer: : expected min_ndim=4, found ndim=3. Full shape received: [None, 28, 28]
据我所知,我们这么做的唯一原因是因为keras是这样实现的。或者还有别的原因吗?
我正在学习Tensorflow,我尝试了这个程序,这个程序是4:40来自的
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.array([float(i) for i in range(-7, 15, 3)])
y = x + 10
plt.scatter(x, y)
plt.show()
x = tf.constant(x)
y = tf.constant(y)
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(1
我收到了来自Keras的非常混乱的错误消息。我使用以下模型,并将其传递给形状(num_examples, n, 1)的输入。
def create_model():
model = Sequential()
model.add(LSTM(64, input_shape=(n,1), return_sequences=False))
model.add(Dense(units=n, activation='linear'))
return model
我收到一条错误消息:ValueError: Error when checking target:
我正在尝试构建一个LSTM模型,在中处理文档示例。
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM
以下三行代码(加上注释)直接取自上面的文档链接:
model = Sequential()
model.add(LSTM(32, input_dim=64, input_length=10))
# for subsequent layers, not need to specify the input size:
model.add(LSTM(16))
ValueError:输入0与lstm_2层不兼容:预期
为什么下面的代码会提供ValueError: Input 0 is incompatible with layer dense_14: expected min_ndim=2, found ndim=1?当我删除unroll=True时,它会起作用,这个参数不会影响LSTM的输出维度。
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense
model = Sequential()
model.add(LSTM(
100,
batch_input_shape=(1, 1, 17),
unrol
使用Python语言中的TensorFlow,我创建了一个以一维数组作为输入的神经网络。我想在网络中添加一个卷积层,但似乎无法使其工作。 我的训练数据如下所示: n_samples = 20
length_feature = 10
features = np.random.random((n_samples, length_feature))
labels = np.array([1 if sum(e)>5 else 0 for e in features]) 如果我做一个像这样的神经网络 model = keras.Sequential([
keras.layers.Dens
我想应用CNN模型,添加CNN,然后是完全连接的,然后是CNN,但是我得到了一个错误?
#defining model
model=Sequential()
#part 3 CNN followed by fully connected followed by CNN
#adding convolution layer
model.add(Conv1D(32,3, activation='relu', padding='same',
input_shape = (X_train.shape[1],1)))
#add
我是新的Keras,我试图创建一个以(224,256,1)大小的图像作为输入。
以下是我一直在犯的错误:
ValueError: Input 0 of layer sequential_5 is incompatible with the layer: : expected min_ndim=4, found ndim=3. Full shape received: (None, 224, 256)
我对误差的解释是,该层得到的数据有3维,并且该层至少需要4维。根据角点,输入的形状应该是(batch size, x , y , channels)。我只使用一个图像,因为我认为批大小应该
我正在训练一个灰度图像129x107像素的二进制分类器。下面是模型设置,Conv2d注释掉了。
model = tf.keras.Sequential([
keras.Input(name="MBInput", shape=[129, 107, 1]),
keras.layers.Conv2D(3, kernel_size=3, input_shape=(129,107,1)), # Without this line it all works
keras.layers.Flatten(),
keras.layers.Dense(100, a
ValueError: Input 0 of layer sequential_30 is incompatible with the layer: : expected min_ndim=4, found ndim=3. Full shape received: [None, None, None]