keras 层“sequential_23”的输入0与层不兼容：预期形状=(无，1797，8，8)，找到的形状=(无，8，8)

jhiyze9q 于 2022-12-13 发布在其他

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当我拟合我的模型时，有一个valueError：“层“sequential_41”的输入0与层不兼容：下面是我的代码。

from sklearn.datasets import load_digits
digits=load_digits()
digits.keys()
from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(digits.images,digits.target)

model1=keras.Sequential([
    keras.layers.Conv2D(filters=32,kernel_size=(3,3),input_shape=(1347,8,8),activation='relu'),
    keras.layers.MaxPooling2D(2,2),

    keras.layers.Flatten(),
    keras.layers.Dense(50,activation='relu'),
    keras.layers.Dense(10,activation='sigmoid')

])
model1.compile(optimizer='SGD',
    loss='sparse_categorical_crossentropy',
             metrics=['accuracy'])

当我试图拟合我的模型时，我得到了一个错误

model1.fit(x_train,y_train,epochs=10)

keras

来源：https://stackoverflow.com/questions/72098966/input-0-of-layer-sequential-23-is-incompatible-with-the-layer-expected-shape

2条答案

按热度按时间

7gcisfzg1#

使用输入形状(8, 8, 1）和softmax作为输出图层的激活函数。

from sklearn.datasets import load_digits
import tensorflow as tf

digits=load_digits()
digits.keys()
from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(digits.images,digits.target)

model1=tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(filters=32,kernel_size=(3,3),input_shape=(8, 8, 1),activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D(2,2),

    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(50,activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10,activation='softmax')

])
model1.compile(optimizer='SGD',
    loss='sparse_categorical_crossentropy',
             metrics=['accuracy'])
model1.fit(x_train,y_train,epochs=10)

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jbose2ul2#

调整图像大小以匹配模型的预期大小：

img = cv2.resize(img,(240,240))

返回具有TF所需形状的图像：

img = img.reshape(1,240,240,3)

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