model.fit给出ValueError :检查输入时出错:应为conv2d获得具有shape ()的数组
model.fit给出ValueError: 检查输入时出错: 应为conv2d获得具有shape ()的数组。
这个错误通常是由于输入数据的维度不正确导致的。在深度学习中，通常使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）来处理图像数据。而卷积层（Conv2D）是CNN中的核心组件之一。
根据错误信息，我们可以推断出问题出现在Conv2D层的输入数据上。Conv2D层期望输入的数据是一个具有形状（batch_size, height, width, channels）的数组，其中batch_size表示批量大小，height和width表示图像的高度和宽度，channels表示图像的通道数。
解决这个问题的方法是确保输入数据的维度与Conv2D层的期望维度匹配。可以通过以下几个步骤来检查和调整输入数据的维度：
- 检查输入数据的形状：使用print函数打印输入数据的形状，确保其与Conv2D层的期望形状一致。
- 调整输入数据的形状：如果输入数据的形状不正确，可以使用reshape函数来调整其形状。例如，如果输入数据是一个一维数组，可以使用reshape函数将其转换为二维数组。
- 扩展维度：如果输入数据的维度不足，可以使用expand_dims函数来扩展其维度。例如，如果输入数据是一个二维数组，可以使用expand_dims函数将其扩展为三维数组。
- 数据预处理：在将数据输入到Conv2D层之前，通常需要对数据进行预处理，例如归一化、缩放或者调整大小等操作。确保在预处理过程中保持数据的维度正确。
以下是一些可能导致该错误的常见原因和解决方法：
- 输入数据的维度不正确：检查输入数据的形状是否与Conv2D层的期望形状一致。如果不一致，可以使用reshape函数或expand_dims函数来调整输入数据的形状。
- 数据类型不匹配：确保输入数据的数据类型与模型的期望数据类型一致。可以使用astype函数来转换数据类型。
- 数据缺失或损坏：检查输入数据是否完整且没有缺失或损坏。如果数据缺失或损坏，可以尝试重新下载或重新生成数据。
- 模型定义错误：检查模型的定义是否正确，特别是Conv2D层的参数设置是否正确。
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贵州地区，给公司做类似企业网盘的东西，存储数据大概在6~7T左右，有没有好点的存储方案呢？我看腾讯云这边有COS、CFS等，我是从网站直接读取数据，推荐那个？有没有什么试用渠道呢？
浏览 970提问于2017-09-15
11回答
腾讯云上如何自建DNS？
、、、、
当前腾讯云私有域VPCDNS暂时还不支持背景下，怎么在腾讯云CVM环境下构建内网解析？
实现功能：
1.支持腾讯云云环境保留域名解析如：mirrors.tencentyun.com;
2.支持用户自有业务域名内部网解析如：you.aaa.com；
3.支持访问外网域名解析如：www.qq.com；
4.支持分域名转发到不同的DNS服务器；
基础环境：
CVM：标准型SA2（请根据自身业务情况，选择样本）
操作系统：CentOS Linux版本7.6.1810（核心）
绑定：bind-9.11.4-16.P
浏览 1424提问于2021-01-27
2回答
我正在玩一个模型，它应该以一个8x8棋盘作为输入，编码为224x224灰色图像，然后输出一个64x13单热编码的logistic回归=方块上的概率。
现在，在卷积层之后，我不太知道如何继续得到一个2D稠密层作为结果/目标。
我尝试在我的序列模型中添加一个密集的(64，13)层，但是我得到了一个错误“Dense‘只能接受一个位置参数(’单位‘，)”
有可能训练二维目标吗？
EDIT1:这里是我的代码的相关部分，简化如下：
# X.shape = (10000, 224, 224, 1)
# Y.shape = (10000, 64, 13)
model = Sequential([
C
浏览 5提问于2019-03-01得票数 4
1回答
我遵循 github存储库来实现简单的对象检测。在那个存储库中，没有使用卷积层，但是我想在密集层之前添加两个卷积层。因此，我修改了model的代码如下：
def baseline_model():
# create model
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (2,2), input_shape=(1, 16, 16), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
model.add(Conv2D(32, (2
浏览 4提问于2017-09-27得票数 2
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2回答
我目前正在使用一个基本的LSTM来进行回归预测，我想实现一个因果CNN，因为它在计算上应该更有效。
我正在努力弄清楚如何重塑我目前的数据，以适应因果CNN细胞，代表相同的数据/时间步骤的关系，以及扩张率应该设定在什么。
我目前的数据是这样的：(number of examples, lookback, features)，下面是我现在使用的LSTM的一个基本例子。
lookback = 20 # height -- timeseries
n_features = 5 # width -- features at each timestep
# Build an LSTM to p
浏览 4提问于2019-04-25得票数 6
回答已采纳
1回答
我有32760音频频谱计算的尺寸= 72 (#帧)x 40 (#频带)，我试图输入一个“宽”卷积神经网络(第一层是四个不同的控制层)。这些光谱没有深度，因此它们可以表示为一个72×40二维浮标阵列，因此分类器的X输入是一个32760元长的阵列，每个元素都是这72x40x1谱中的一个。Y输入是一个标签数组，一个热编码，有32760个元素.
当试图适应CNN时
model.fit(mono_X, mono_Y, epochs=10, batch_size=None, verbose=2)
我得到以下错误：
ValueError when checking input: expected input
浏览 1提问于2018-06-22得票数 2
为了使单个通道图像和一维张量之间的角点级联操作成为可能，我需要重塑我的一维张量的长度，以匹配两个图像维数，并将所有额外的神经元与零匹配。我该怎么做？
示例代码以显示一个等价的问题：
from keras.layers import Input, Dense, Conv2D, Reshape, concatenate
inputs = Input(shape = (784,))
dense_layer = Dense(10)(inputs)
reshaped_layer = Reshape((28, 28, 1))(inputs)
convolved_layer = Conv2D(10,
浏览 4提问于2017-07-27得票数 1
回答已采纳
我有一个数据集，看起来像：
emotion images
0 0 [[70, 80, 82, 72, 58, 58, 60, 63, 54, 58, 60, ...
1 0 [[151, 150, 147, 155, 148, 133, 111, 140, 170,...
2 2 [[231, 212, 156, 164, 174, 138, 161, 173, 182,...
3 4 [[24, 32, 36, 30, 32, 23, 19, 20, 30, 41, 21, ...
4 6 [[4, 0, 0, 0
浏览 0提问于2018-09-12得票数 1
2回答
我已经搜索了所有与此相关的解决方案，我仍然不知道如何塑造我的培训数据，所以Tensorflow接受它。
我的训练数据是一个粗大的形状数组( 21005，48, 48 )，其中21005是元素数，48，48是48x48灰度图像。
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(64, kernel_size=3,activation='relu',input_shape=(48,48,1)))
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(32, kernel_size=3,activation='relu'))
model.
浏览 2提问于2020-02-03得票数 2
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我使用DirectoryIterator从目录中读取图像并训练我的模型。我希望能够验证它是否有效，所以我尝试在包含图像的numpy数组上使用model.predict，但是我得到了以下错误
ValueError: Error when checking input: expected conv2d_input to have 4
dimensions, but got array with shape (128, 56)
我不确定来自DirectoryIteratory的flow_from_directory具有什么样的形状或属性，所以我不确定model.predict期望什么样的输入。这就
浏览 1提问于2018-12-03得票数 0
2回答
我想要一个CNN，它以原始信号作为输入，并作为第一步处理短时傅立叶变换。因此，我想用Keras创建一个自定义层。
我遵循了的解释，并将复杂度降低到以下代码：
class CreateSFTF(Layer):
def __init__(self, units=32,n_fft=1000,hop_length=0,log=True, **kwargs):
super(CreateSFTF, self).__init__(**kwargs)
self.units = units
self.n_fft = n_fft
self.hop_lengt
浏览 1提问于2019-12-11得票数 2
1回答
我很难把我的头绕在CNN后面的数学上，以及我应该如何在神经网络的各层之间修改输出形状。
我试图在卡格尔上做卡瓦纳图像掩蔽挑战。换句话说，我试图创建一个神经网络，给出一张汽车的图片，它可以识别出汽车在图像中的边界，然后从其他背景中提取出来。
所以我的输入都是图像，width=959px和height=640px。输入数组的形状是( 159,640,959，3)，其中159表示输入数组总共包含159幅图像这一事实。我创建的目标是有640行和959列的矩阵(每个像素都有一个条目)，使用布尔值来表示对应的像素是否是汽车/在汽车的边界内。目标数据的形状是( 159,640,959)，其中159很可能代表
浏览 0提问于2018-05-12得票数 3
我试着用Keras建立一个CNN模型。这是我的代码：
import keras
import tensorflow as tf
from keras.layers import Dense
from keras.models import Sequential
from keras.models import load_model
from keras.callbacks import EarlyStopping
from sklearn.model_selection import train_test_split
from __future__ import print_functio
浏览 1提问于2019-11-07得票数 0
回答已采纳
在Tensorflow中，基于层的模型训练效果优于基于等效层的模型。
结果：
使用密度:损耗: 16.1930 - mae: 2.5369 - mse: 16.1930
使用Conv2D:损耗: 83.7851 - mae: 6.5585 - mse: 83.7851
这是意料之中的，还是我们做错了什么？
我们使用的代码如下(改编自)：
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
import numpy as np
import pandas
浏览 8提问于2022-05-14得票数 0
回答已采纳
1回答
我有我试图输入到Keras的DNA数据，并且我对它进行了一次热编码，使得每个DNA序列是4个通道(每种类型的核苷酸一个通道)。我学习了一些教程，但我似乎遇到了格式问题。也许有人能帮我一下？这是我第一次尝试将自己的数据输入到Keras中。我的数据如下所示：
print(x_train.shape) (1509, 4, 476) print(y_train.shape) (1509,)
我的模型(到目前为止)是这样的：
###Setup Keras to create a convolutional recurrent NN
# set parameters:
batch_size = 32
fi
浏览 3提问于2017-07-08得票数 1
回答已采纳
数据是10个视频，并且每个视频被分成86帧，并且每个帧具有28×28像素，
video_num = 10
frame_num = 86
pixel_num = 28*28
我想使用Conv2D+LSDM来构建模型，并在每个time_steps(=frame_num=86)中发送model.So中的像素数据(=INPUT_SIZE=28*28)以下是我关于模型的代码
BATCH_SIZE = 2 (just try)
TIME_STEPS=frame_num (=86)
INPUT_SIZE=pixel_num (=28*28)
model = Sequential()
model.add(I
浏览 1提问于2017-11-24得票数 7
回答已采纳
1回答
理解高维密度层的输出
、、、、
在理解密集层的输出形状和平坦层的输出形状方面，我没有问题。输出形状符合我的理解，即(批次大小，单位)。
nn= keras.Sequential()
nn.add(keras.layers.Conv2D(8,kernel_size=(2,2),input_shape=(4,5,1)))
nn.add(keras.layers.Conv2D(1,kernel_size=(2,2)))
nn.add(keras.layers.Flatten())
nn.add(keras.layers.Dense(5))
nn.add(keras.layers.Dense(1))
nn.summary()
产出
浏览 0提问于2019-08-28得票数 4
回答已采纳
1回答
我正在将图像预处理成一个Numpy数组形状(28,28，3)。当我尝试拟合我的数据时，我得到了错误。如果我传递整个准备好的数据帧，我会得到错误ValueError: error when checking input:期望conv2d_20_input有4维，但得到形状为(360，1)的数组
当我传递单个值时，我得到的错误是:检查输入时出错:预期conv2d_16_input具有4维，但得到形状为(28，28，3)的数组
我试过重新处理数据。我已经尝试了单独的模型和1:1的训练，但仍然不起作用。
要预处理的代码
from tensorflow.python.keras.preprocessin
浏览 1提问于2019-03-24得票数 0
📷
在这里输入图像描述
我试图使用局部连接的神经网络来估计一个数学函数的有限元，使用Keras序列模型。当我始终使用密集层时，我的代码工作得非常完美和准确。
但是，当我切换到使用LocallyConnected1D层时，它会带来图片中显示的错误。然而，我希望它对我使用的任何类型的层都能很好的工作，甚至是下拉层。
所以通过屏幕截图，我认为问题在于维度，但我无法理解。对于错误的简单含义以及如何解决这个问题，有什么建议吗？谢谢。
守则是：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.cal
浏览 0提问于2023-05-02得票数 0
我正在使用tensorflow学习一维卷积。
代码：
import numpy as np
import tensorflow as tf
\#####raw data, input length is 24, and feature_len is 6
batch = np.ceil((np.random.rand(24, 6)*10))-5
\#####filter for convoltion, filter width is 3, filter input dim is 6, output dim is 18
eye_filter = tf.constant(np.eye
浏览 2提问于2020-01-29得票数 0
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