首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

解决Keras中CNN输入维度报错问题

然而,在运行程序时,一直报错: ValueError: Negative dimension size caused by subtracting 5 from 1 for ‘conv2d_1/convolution...这部分提到的代码是这样的,这是我的分类器的输入层: model.add(Conv2D(30,(5, 5), input_shape=(1, 28, 28), activation=’relu’,padding...dim_ordering=’tf’): 输入数据格式为[samples][rows][cols][channels]; 在Keras里默认的是“tf”顺序,如果想要改为“th”顺序,需要手动在前面加上如下代码: from...卷积层里面的维度一般都是3维数据,但是在池化是如果设置是这样的,那么输出的就是二维数据: model.add(Conv1D(filters=23, kernel_size=4, activation=...(Conv1D(filters=23, kernel_size=4, activation=’relu’)) model.add(AveragePooling1D(2, strides=2)) 另外

1.5K11
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    热门标签

    领券