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问答
(2746)
视频
沙龙
1
回答
ValueError
:
层
“值”
的
输入
0
与
图层
不
兼容
:预期
的
min_
ndim
=2,
找到
ndim
=1
、
、
、
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
浏览 5
提问于2022-10-26
得票数 0
1
回答
卷积神经网络
的
应用
、
、
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
:<
浏览 22
提问于2020-12-20
得票数 1
1
回答
ValueError
:
层
lstm_45
的
输入
0
与
层
不
兼容
:
需要
的
ndim
=
3
,
找到
的
ndim
=
4
。
收到
的
完整
形状
:(
None
,
128
)
、
、
、
、
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。259043.3, 11728.2, 0.0, 5615.0], [238096.3, 11680.1, 0.0, 5730.0]]], dtype=object) tf.keras.layers.Embedding(260000, 12), tf.keras.layers.LSTM(32, use_bias=False, input_shape=(
None<
浏览 31
提问于2021-08-16
得票数 0
1
回答
Keras --我应该如何指定培训数据
的
input_shape?(数据为灰度图像)
、
、
、
、
., A_240 ],而每个A_k是长度为300
的
列表)。
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
浏览 1
提问于2019-05-25
得票数 0
回答已采纳
1
回答
三维CNN中
的
Input_shape
、
、
、
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</em
浏览 1
提问于2021-06-11
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何将CNN训练
与
适当
的
输入
形式相匹配?
、
、
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)))
Va
浏览 0
提问于2020-08-20
得票数 2
回答已采纳
1
回答
值错误:
输入
0
与
图层lstm_1
不
兼容
:
需要
的
ndim
=
3
,
找到
的
ndim
=
4
、
、
、
、
depth, height, width) # CONV => RELU => POOL model.add(BatchNormalization(axis=chanDim))model.add(Activation("relu")) LST
浏览 5
提问于2021-07-14
得票数 0
1
回答
LSTM
层
不接受CNN
层
输出
的
输入
形状
、
、
、
我试图创建一个CNN + LSTM网络,但LSTM
层
不接受
输入
形状
。有什么我能做
的
吗?model = Sequential()model.addLSTM(512, input_shape = (7, 54, 256,)))model.add(Dense(7, activation='s
浏览 2
提问于2020-05-14
得票数 1
回答已采纳
1
回答
Keras BatchNormalization
层
不
兼容
错误
、
、
、
我有以下(部分)网络架构:获得
的
pool = GlobalAvgPool()(gc_2)
ValueError
:
层
batch_normalization_1
的
输入
0
与
图层
不
兼容
:预期
的
ndim
=2,<
浏览 1
提问于2020-12-03
得票数 0
1
回答
在Keras模型中向Conv1D
层
输入
时出错
、
、
、
、
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')(in
浏览 0
提问于2018-10-03
得票数 1
1
回答
如何解决
与
Keras
的
Conv2D相关
的
问题?
、
、
、
我创建了以下神经网络:model.add(layers.Conv2D(
3
, (
3
,
3
), activation="relu", padding="same", input_shape=constants.GRID_SHAPE))model.add(layers.Flatten()) model.add(layers.Dense(con
浏览 5
提问于2022-04-06
得票数 1
回答已采纳
1
回答
conv2d
层
在角点文本分类中
的
尺寸误差
、
、
我有一个数据,我分裂成火车和测试集和
输入
形状
为(4115,588)。现在我想要创建一个带有Conv2D
层
的
神经网络,但是当我传递
输入
形状
的
论证时会面临这个错误。
ValueError
: sequential_8
层
的
输入
0
与
层
::预期
的
min_
ndim
=
4
,found
ndim
=
浏览 3
提问于2021-11-29
得票数 0
1
回答
转移学习,添加Keras LSTM
层
,(热狗,而不是使用二进制交叉熵
的
热狗)
、
、
、
训练特征,
形状
(1032,5,5,122880),进入LSTM
层
。这将产生"
ValueError
: Input
0
与
图层lstm_16
不
兼容
:预期
的
ndim
=
3
,
找到
的
ndim
=2“5x5x122880是训练样本
的
瓶颈特征 model =CuDNNLSTM(2048,input_shape=
浏览 21
提问于2018-03-05
得票数 1
回答已采纳
1
回答
ValueError
: lstm_5
层
的
输入
0
与
图层
不
兼容
:期望
的
ndim
=
3
,
找到
的
ndim
=2。
收到
的
完整
形状
:(无,43264)
、
、
、
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:我
的
模型代码:
浏览 3
提问于2021-06-22
得票数 1
回答已采纳
2
回答
ValueError
:
层
"max_pooling1d“
的
输入
0
与
层
不
兼容
:
需要
的
ndim
=
3
,
找到
的
ndim
=
4
。
收到
的
完整
形状
:(
None
,51644,29,32)
、
、
、
、
我正在建立一个cnn1d模型用于二进制分类,我使用
的
文件是csv文件,我如何提前解决这种error?....Thanks?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<
浏览 14
提问于2021-12-04
得票数 0
1
回答
ValueError
: lstm
的
输入
0
与
图层
不
兼容
:期望
的
ndim
=
3
,
找到
的
ndim
=
4
。
收到
的
完整
形状
:[无,7,5,
4
]
、
、
、
self.LSTM = LSTM((1),input_shape=[7,5,
4
]) 这就是我如何定义我
的
lstm
层
的
,这里5是时间步骤
的
no,
4
是特性
的
no,7是代理
的
,我希望输出
的
形状
是批大小,7,
4
,但是我得到了错误"
ValueError
: LSTM
的
输入
0
与
层
不</
浏览 2
提问于2022-02-03
得票数 0
1
回答
ValueError
:
层
顺序
的
输入
0
与
图层
不
兼容
:期望
的
ndim
=
4
,
找到
的
ndim
=
3
。接
收到
的
完整
形状
:[32,64,
3
]
、
、
、
我完全是深入学习
的
初学者,我试图用Tensorflow建立简单
的
分类模型。当然,我想通过使用这个命令来保存训练后
的
模型。model.save('saved_model/my_model')
ValueError
:
层
顺序
的
输入
0
与
图层
不
兼容
:预期
的<
浏览 2
提问于2019-11-24
得票数 1
3
回答
ValueError
:
层
顺序
的
输入
0
与
层
::min_
ndim
=
4
,found
ndim
=
3
不
兼容
。接
收到
的
完整
形状
:[8,28,28]
、
、
、
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!='relu'), tf.keras.layers.Conv2D(32, kernel_size=
3
,, epochs=10, batch_size=8)
ValueErr
浏览 6
提问于2020-08-06
得票数 21
回答已采纳
1
回答
灰度图像卷积神经网络
、
我试图运行一个CNN (卷积神经网络)
的
1通道/灰度图像大小28x28像素。当我试图训练这个模型时,它说:
ValueError
: sequential_5
层
的
输入
0
与
层
::预期
的
min_
ndim
=
4
,found
ndim
=
3
不
兼容
。
收到
的
完整
形状</em
浏览 3
提问于2020-08-12
得票数 1
回答已采纳
1
回答
为什么layer batch_normalization_6
与
layer
不
兼容
?
、
、
、
我想训练大小为(10151,1285)
的
特征到标签(10151,257),并且我想使用way2。因为在中我想在成本函数中使用"feature_input“。但它失败了,并出现错误:
ValueError
:
层
batch_normalization_6
的
输入
0
与
层
不
兼容
:
需要
的
是
ndim
=
3
,
找到
的
是<e
浏览 39
提问于2021-02-02
得票数 0
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