ValueError:输入0与层mobilenetv2_1.00_224不兼容:预期的shape=(None，224,224，3)，找到的shape=(None，224,224，4)

这个错误是一个值错误（ValueError），它表示输入的数据与层（mobilenetv2_1.00_224）的期望形状不兼容。预期的形状应该是(None, 224, 224, 3)，但实际找到的形状是(None, 224, 224, 4)。

这个错误通常发生在深度学习模型中，其中输入数据的形状与模型的期望形状不匹配。在这种情况下，模型期望输入是一个(None, 224, 224, 3)形状的张量，其中None表示批量大小，224表示图像的高度和宽度，3表示图像的通道数（RGB颜色通道）。

然而，实际找到的输入形状是(None, 224, 224, 4)，其中多了一个通道。这可能是由于数据预处理过程中的错误导致的，例如在加载图像时使用了错误的颜色通道数。

要解决这个错误，您可以检查数据预处理的过程，确保图像加载和处理的通道数与模型的期望通道数一致。您还可以检查数据集中的图像文件，确保它们是正确的RGB图像。

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用不同的通道替换预先训练过的模型的输入层？

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我想重复使用预先训练的权重的MobiletNetv2，但与图像与12频道。我知道这需要创造更多的重量，但这没关系，因为我想重新训练无论如何。我找不到办法让它起作用。__init__() self.flat1 = tf.keras.lay

浏览 2提问于2021-05-14得票数 1

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ValueError:输入0与层mobilenetv2_1.00_224不兼容:预期的shape=(None，224,224，3)，找到的shape=(None，224,224，4)

、、、、

image, (224, 224)) image = image[Nonepython\framework\func_graph.py", line 986, in wrapperValueErrorsite-packages\tensorflow\python\keras\engine\input_spec.py:

浏览 231提问于2021-06-20得票数 0

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ValueError:输入0与层similarity_model不兼容:预期的shape=(None，224,224，3)，发现的shape=(None，None，224,224，3)

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INPUT_SHAPE = (224,224,3) 我的模型(与示例repo https://github.com/tensorflow/similarity/blob/master/examples/model = EfficientNetSim(input_shape=INPUT_SHAPE,embedding_size = 128,variant = "B0",au

浏览 63提问于2021-09-25得票数 0

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ValueError:层“顺序”的输入0与层不兼容:期望shape=(None，81)，找到shape=(None，77)

、、

我正在尝试训练一个神经网络，但我得到了以下错误：我试图找到解决这一问题的办法，但无法这样做。但是，当我试图找到准确性时，我得到了如下所示的相同

浏览 2提问于2022-04-20得票数 1

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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)

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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

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ValueError:输入0与层模型不兼容:应为shape=(None，x)，找到shape=(x)

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我正在实现一个从游戏的最小地图中预测轮胜的ConvNet。但是我在训练网络时遇到了一些问题。当我运行以下代码时，我得到了错误：import numpy as np minimapInput = keras.Input(shape = (312, 31

浏览 57提问于2021-05-19得票数 0

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ValueError:输入0与层model_1不兼容:应为shape=(None，50)，找到shape=(None，52)

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我的语言处理模型的神经网络如下： ## inputsmasks = layers.Inputsparse_categorical_crossentropy', model.summary() 模型的输入形状是_

浏览 102提问于2021-10-29得票数 1

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Tensorflow: ValueError:输入0与层模型不兼容:期望的shape=(None，99)，找到的shape=(None，3)

、、、、

我正在尝试使用Tensorflow中的ANN分类模型进行预测，以便使用MediaPipe对姿势关键点进行分类。mediapipe姿势跟踪器有33个关键点用于x，y和z坐标，总共有99个数据点。coordinates into a vector return embedding 然后创建模型并将嵌入输入提供给它，我从mediapipe和Tensorflow得到以下错误： ValueError: Input 0 is inco

浏览 89提问于2021-11-16得票数 2

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ValueError:输入0与functional_1层不兼容:预期的shape=(None，112,112，3)，found shape=(None，224,224，3)

、

我正在尝试把一个训练有素的模型放到一个酒瓶应用程序中。问题是，这两个输入图像的应用程序是预处理相同的方式，以训练模型。不过，我还是看到了这个错误： ValueError:输入0与functional_1层不兼容:预期的shape=(None，112,112，3)，found shape=(None</e

浏览 1提问于2022-05-30得票数 0

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ValueError:层"sequential“的输入0与层不兼容:预期的shape=(None，33714，12)，发现的shape=(None，12)

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我正在尝试运行一个简单的RNN，其中包含一些从csv文件中提取的数据。我已经对我的数据进行了预处理，并将它们分为训练集和验证集，但我得到了上面的错误。这是我的网络结构，也是我到目前为止尝试过的。我的形状是(33714,12)用于x_train，(33714，)用于y_train，(3745,12)用于x_val和(3745，)用于y_val。model = Sequential()m

浏览 5提问于2021-11-24得票数 0

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ValueError:层"sequential“的输入0与层不兼容:预期的shape=(None，455，30)，发现的shape=(None，30)

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v=z1PGJ9quPV8&t=28s这里是一个癌症检测的小项目，它已经提供了数据集和colab代码，但我在执行时遇到了问题 model.fit(x_train, y_train, epochs=1000) 它显示: ValueError:层"sequential“的输入0与层不兼容:预期的shape=(无，455，30)，发现的</em

浏览 29提问于2021-11-22得票数 1

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ValueError:层"sequential_13“的输入0与该层不兼容:预期的shape=(None，21367,9000)，found shape=(None，9000)

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(f'Input {input_index} of layer "{layer_name}" is ' 我尝试过几种解决方案TypeError

浏览 12提问于2022-05-21得票数 1

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ValueError:输入0与层vggface_resnet50不兼容:预期的shape=(None，224,224，3)，发现的shape=(None，1,224,224，3)

、、、

我想使用https://morioh.com/p/a07857cbc76d中的代码来匹配我的人脸项目的chokepoint数据集中的人脸，我提取了人脸，并希望使用VGGface和余弦来匹配它们，但得到了这个错误ValueError:在用户代码中： /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/keras/engine/training.py:='

浏览 162提问于2020-12-20得票数 2

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Tensorflow / Keras ValueError:层“模型”的输入0与层不兼容:期望shape=(None，224,224，3)，找到shape=(32,224，3)

、、

我就是这样创建模型的： augmentation_layer = SequentialValueError:输入0层“"model_2”是不兼容的层:期望shape=(无，224,224，3)，找到<em

浏览 9提问于2022-09-29得票数 0

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ValueError:层的输入0与层不兼容:期望shape=(无，224,224，3)，找到shape=(224,224，3)

、、、、

“在将数据集转换成tfrecord文件格式之后，我尝试用它来训练我创建的模型，但是我无法将它转换成适合于模型的输入格式。图像形状(224,224)。模型已经通过预处理层，图像不能转换成模型输入的正确形状。=None): image = tf.cast(image, dtype=tf.float32(224 , 224, crop_to_aspect_ratio

浏览 9提问于2022-04-29得票数 0

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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')(inputs) Val

浏览 0提问于2018-10-03得票数 1

1回答

CNN不预测图像类别

、、、

我用CNN制作了一个脑瘤检测模型，当我试图通过预测样本图像的类别来测试它时，会出现一个错误。best_model.predict(image) ValueError: zero_padding2d层的输入0与图层不兼容:预期<em

浏览 0提问于2020-10-18得票数 1

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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)。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3D卷积神经网络似乎有一个问题。='he_uniform', input_shape=(None, 6, 4, 4, 1))) ValueError:应该定义Dense

浏览 1提问于2021-06-11得票数 0

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2回答

如何在ConvLSTM2D层之后添加Conv2D层？

、、、

我正在制作一个autoEncoder，用于单目图像的深度估计。第一层是卷积层，第二层是卷积LSTM层。如何在ConvLSTM2D层之后添加Conv2D层。 autoencoder.add(Conv2D(64, (3, 3),strides = 2 , input_shape = (640, 480,autoencoder.add(LeakyReL

浏览 0提问于2019-06-24得票数 0

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层lstm_9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，2,4000,256]

、、

我尝试用RNN网络创建模型，但我收到了:层输入0与层lstm_9不兼容:预期的ndim=3，找到了ndim=4。完全接收到: None，2,4000,256错误。输入 labels_values = 0</em

浏览 1提问于2020-04-29得票数 1

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ValueError:输入0与层mobilenetv2_1.00_224不兼容:预期的shape=(None，224,224，3)，找到的shape=(None，224,224，4)

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ValueError:输入0与functional_1层不兼容:预期的shape=(None，112,112，3)，found shape=(None，224,224，3)

ValueError:层"sequential“的输入0与层不兼容:预期的shape=(None，33714，12)，发现的shape=(None，12)

ValueError:层"sequential“的输入0与层不兼容:预期的shape=(None，455，30)，发现的shape=(None，30)

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ValueError:输入0与层vggface_resnet50不兼容:预期的shape=(None，224,224，3)，发现的shape=(None，1,224,224，3)

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