ResNet50是一个深度学习模型,用于图像分类任务。它是一个由残差块(residual blocks)组成的卷积神经网络。
在ResNet50模型中,global_average_pooling2d_2是一个全局平均池化层,用于将卷积层的输出转换为固定长度的特征向量。然而,根据错误提示,该层的输入与图层不兼容,因为输入的维度(ndim)为2,而期望的维度为4。
解决这个问题的方法是检查输入数据的维度是否正确,并进行必要的调整。在ResNet50中,输入数据的维度应为4,即(batch_size, height, width, channels)。如果输入数据的维度不符合要求,可以使用reshape或者expand_dims等函数来调整数据的形状。
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