我是DL的新手，我正在尝试使用FER2013数据集使用VGG16预训练网络进行情感识别任务，但当我尝试预测结果时，我得到了这个错误： ValueError:层block1_conv1的输入0与层不兼容:输入形状的轴-1应为值3，但收到的输入为形状(无，48，48，1) 代码如下： import numpy as np
impor
浏览 26提问于2021-07-01得票数 1
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我将数据集中的每一行表示为15552单元，这是光谱彩色图像(72_72_3)，它表示音频特征，72*72是谱图图像的大小，3是RGB值的3个通道。当我创建我的模型时，我试图使输入形状如下`input_shape=(72，72，3)，将输入图像转换成图像，这样我就可以在CNN模型中使用它。history = model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))<
浏览 0提问于2021-11-03得票数 -1
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以下是我想要达到的目标： model.add(Dense(256, input_shape=(len(training_data_x[0]function
# -> add
浏览 6提问于2022-03-06得票数 2
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关于输入数据的形状有一些错误，我尝试了一下，但我仍然得到了这些错误。错误： ValueError: Input 0 of layer sequential is incompatible with the layer: expected axis -1 of inputcategorical_crossentropy',optimizer = 'adam',metrics = ['accuracy'])
cnn.fit(X, Y, epochs =
浏览 90提问于2021-01-12得票数 0
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ValueError:层"model_23“的输入0与该层不兼容:预期的shape=(None，784)，found shape=(50，28，28)
浏览 1提问于2022-02-24得票数 -1
当我运行下面代码的最后一部分时，我会得到以下错误：
ValueError: Input 0 of layer sequential_1 is incompatible with the layer: expected
浏览 0提问于2021-11-25得票数 0
当我开始训练网络时，我得到的错误就像标题中提到的那样。ValueError: Input 0 of layer "sequential" is incompatible with the layer: expected shape=(None, 99, 43, 1), found shape=(99, 43, 1) X_train[index] = np.load(path + fil
浏览 2提问于2022-11-06得票数 0
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现在，我已经从视频中写下了确切的代码，但不幸的是，它并没有为我正确地计算出来。如果有人能帮我解决我的问题，我会很高兴的import numpy as npimport tensorflowx_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
# normalise training data and cut down between 0x_tes
浏览 5提问于2022-04-08得票数 0
这样的错误继续出现在下面的代码中。model.summary()
model.fit(x_train, y_train, batch_size=100, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test)) ValueError:层sequential_12的输入0与层不兼容:输入形状的轴-1应具有值784，但收到的输
浏览 23提问于2021-10-30得票数 2
我正在修改一段旧代码，将注意力层添加到模型中。但我无法弄清楚如何用正确的输入大小来堆叠这些层。def mocap_model(optimizer='SGD'): model.add(Conv2D(32, 3, strides', metrics=['accuracy'])
model.summar
浏览 2提问于2021-04-18得票数 1
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我用Keras编写了以下模型，但在进行预测时，我遇到了ValueError。我查看了StackOverflow上的其他问题，但不能准确地联系到我的代码。我的训练模型是： cnn = Sequential()
ip_activation = 'relu'ip_
浏览 0提问于2020-11-08得票数 1
我遵循了CNN模型的做法，即使用盗梦空间V3对狗和猫进行分类。模型训练和保存是成功的，我想预测图片是狗还是猫。所以我这样做了，但我总是得到相同的错误。ValueError: Input 0 of layer sequential_3 is incompatible with the layer: # predict the class
result = model
浏览 179提问于2020-06-20得票数 0
0), thickness=1) elif event == cv2.EVENT_RBUTTONDOWN: break
我使用+,-,=等数学符号创建了一个模型，模型的输入形状是当我尝试使用这个模型时，它抛出了一个错误，错误发生在重塑中，这里通过OpenCV拍摄了一个图像，在重塑它的</em
浏览 0提问于2021-05-02得票数 0
我试图使用我训练的模型来检查传递给它的图像，但是它没有使用我传递的图像。D:/Python Projects/Final Year Project/assets/resource/train_images/Acinetobacter.baumanii/edited/img0.image_array = keras.preprocessing.image.img_to_array(image)
image_array = tf.expand_di
浏览 3提问于2020-12-03得票数 0
但是，当你这样写的时候，出现了一个错误:我应该怎么做来解决这个问题？请帮帮我。res=mlp.evaluate(x_test,y_test,verbose=0)raise e.ag_error_metadata.to_exception(e) 988 raise
ValueError<
浏览 8提问于2021-06-15得票数 1
构建模型的代码，我遇到的问题是当我试图加载模型并实现来测试数据集时，我得到了错误：decay_rate = learning_rate=======================Trainable params: 23,232,297
ValueError: Input 0 of layer dense_24 is incom
浏览 6提问于2020-12-06得票数 0
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我第一次使用tensorflow，并利用它将18个特征的数据分类为4类。 X_train的维度为：(14125,18)。metrics=['accuracy']) 在调用tfmodel.fit(dataset, epochs=15, validation_data=val_data)时，我收到以下错误： ValueError: Input 0 of layer dense_1 is incompatible with the layer: expected axis -1 of input shape
浏览 79提问于2020-08-08得票数 1
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____________________________________________reshape (Reshape) (None, 128, 1) 0____________________________________________
max_pooling1d_1 (MaxPooling1 (None,
浏览 0提问于2021-06-18得票数 0
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x_test, y_test) = cifar10.load_data()
print(x_train.shape)model.summary()
history = model.fit(x_train, y_train,
浏览 22提问于2021-04-08得票数 1
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我试图通过在输出层之前添加几个层来使用可教机器应用程序中的google模型。当我重新训练模型时，总是返回以下错误：
当重新训练模型时，它返回错误：如果我重新
浏览 2提问于2020-11-05得票数 0
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