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(5112)
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
tensorflow
、
reshape
、
tensor
、
dimension
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
“值”
的<
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
tensorflow
、
regression
、
conv-neural-network
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
:
层
浏览 22
提问于2020-12-20
得票数 1
1
回答
Keras BatchNormalization
层
不
兼容
错误
tensorflow
、
keras
、
tensorflow2.0
、
batch-normalization
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
Keras --我应该如何指定培训数据
的
input_shape?(数据为灰度图像)
tensorflow
、
keras
、
neural-network
、
deep-learning
、
conv-neural-network
., 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
ValueError
:
层
sequential_6
的
输入
0
与
层
不
兼容
:
需要
的
ndim
=
4
,
找到
的
ndim
=
3
。
收到
的
完整
形状
:[
32,28,28
]
python-3.x
、
keras
、
tensorflow2.0
、
numpy-ndarray
、
conv-neural-network
我看到了一些类似的问题,但我没有得到适当
的
解决方案。请帮帮我!tf.keras.models.Sequential() # start building the modelmodel.add(tf.keras.layers.Conv2D(32, kernel_size=
3
, activation
浏览 12
提问于2020-07-27
得票数 1
回答已采纳
1
回答
三维CNN中
的
Input_shape
python
、
machine-learning
、
neural-network
、
conv-neural-network
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
)。我正在尝试使用Keras建立一个三维卷积神经网络( input_shape );但是,我
输入
的
这个
3
D卷积神经网络似乎有一个问题。='he_uniform', input_shape=(None, 6,
4
,
4
,
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?
python
、
keras
、
conv-neural-network
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)))
ValueError<
浏览 0
提问于2020-08-20
得票数 2
回答已采纳
1
回答
如何解决
与
Keras
的
Conv2D相关
的
问题?
python
、
tensorflow
、
keras
、
conv-neural-network
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
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)
python
、
deep-learning
、
keras
、
lstm
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
值错误:
输入
0
与
图层lstm_1
不
兼容
:
需要
的
ndim
=
3
,
找到
的
ndim
=
4
tensorflow
、
keras
、
conv-neural-network
、
lstm
、
recurrent-neural-network
depth, height, width) # CONV => RELU => POOL model.add(BatchNormalization(axis=chanDim))str(x.shape.as_list())
ValueError
:
层
lstm
的
浏览 5
提问于2021-07-14
得票数 0
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)
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
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.(96, (11,11),strides=(
4
,
4
), activation='relu', input_shape=(227, 227,
浏览 3
提问于2021-06-22
得票数 1
回答已采纳
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
]
python
、
tensorflow
、
keras
、
lstm
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
]
python
、
tensorflow
、
deep-learning
、
tensorflow2.0
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]
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
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
LSTM
层
不接受CNN
层
输出
的
输入
形状
python
、
lstm
、
sequential
、
conv-neural-network
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?LSTM(512, input_shape = (7, 54, 256,)))model.add(Dense(7, activation='softmax'))
ValueError
: lstm_21
层
的
输入
0
与
该
层
不
兼容</
浏览 2
提问于2020-05-14
得票数 1
回答已采纳
1
回答
Tensorflow Tf.tf.squared_difference显示值错误
tensorflow
、
keras
我使用Keras
输入
层
,然后添加一个嵌入
层
。每当我尝试执行以下代码时
ValueError
:
输入
0
与
层
预测
不
兼容
:预期
的
min_
ndim
=2,
找到
了
ndim
=1
浏览 0
提问于2019-08-16
得票数 1
1
回答
在TensorFlow / Keras中实现
3
张CNN
python
、
tensorflow
、
keras
、
conv-neural-network
我
的
数据
的
形状
分别为NHW (N,40,
4
)。你可以看到它是一个大小为40x
4
的
灰度图像。我想跨越内核,它
的
大小(
3
,
4
)刚好在高度轴上,所以它应该计算
3
整行
的
结果。正如您所看到
的
,没有通道(这意味着我有一个
3
张),但是Keras Conv2D
层
需要
一个NHWC (
4
张)
的
形状</em
浏览 2
提问于2021-03-17
得票数 0
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)
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
deep-learning
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
灰度图像卷积神经网络
python
、
tensorflow
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
使用Keras调谐器RandomSearch错误进行超参数调整
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
keras-tuner
我正在使用keras调谐器来优化超参数:隐藏
层
、神经元、激活函数和学习率。我有31个
输入
,32个输出,N个数据样本
的
时间序列回归问题。我
的
原始X_train
形状
是(N,31),Y_train
形状
是(N,32)。我将其转换为keras
形状
,并重塑X_train和Y_train,如下所示: X_train.shape:(N,31,1) Y_train.shape:(N,32)。 当我使用超参数调整时,它显示
ValueError
:
层
浏览 8
提问于2021-04-25
得票数 1
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