我正在运行一个二维卷积网络。我的输入有 3 维,但是我收到了这个 4 维错误:
dimension error
如您所见,我的输入具有正确的尺寸:
correct input dimension
这是我的代码:
from keras import models
from keras import layers
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(8,6171,4)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))
当我只构建一个 3-D 输入层时,为什么它要求我提供 4-D?
请帮忙。
谢谢。
最佳答案
你需要使用
new_image = tf.expand_dims(image,0)
因为模型需要一个数据集而不是单个图像。
关于machine-learning - InvalidArgumentError : input must be 4-dimensional[8, 6171,4],我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/52653060/