ValueError: Должно быть определено последнее измерение входных данных для `Dense`. Найдено `Нет`

Question

Моя модель определяется следующим образом:

def build(data):
    model = Sequential()
    model.add(Cropping2D(cropping=((79, 145), (50, 250)), input_shape= 
                                                                   (160,320,3)))
    model.add(Lambda(lambda x: x/127.5 - 1.0))

    model.add(Conv2D(24, (2, 2), padding='same'))
    model.add(ELU())
    model.add(Conv2D(36, (2, 2), padding='same'))
    model.add(ELU())
    model.add(Conv2D(48, (2, 2), padding='same'))
    model.add(ELU())

    # Add a flatten layer
    model.add(Flatten())
    model.summary()
    model.add(Dense(100))
    model.add(ELU())
    model.add(Dense(50))
    model.add(ELU())
    model.add(Dense(10))
    model.add(ELU())
    model.add(Dense(1))

    return model

Получение этой ошибки:

ValueError: Последнее измерение входных данных для Dense должно быть определены. Найдено None.

Я запустил model.summary() и получил следующий вывод

Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
cropping2d_15 (Cropping2D)   (None, 0, 20, 3)          0         
_________________________________________________________________
lambda_23 (Lambda)           (None, 0, 20, 3)          0         
_________________________________________________________________
conv2d_47 (Conv2D)           (None, 0, 20, 24)         312       
_________________________________________________________________
elu_43 (ELU)                 (None, 0, 20, 24)         0         
_________________________________________________________________
conv2d_48 (Conv2D)           (None, 0, 20, 36)         3492      
_________________________________________________________________
elu_44 (ELU)                 (None, 0, 20, 36)         0         
_________________________________________________________________
conv2d_49 (Conv2D)           (None, 0, 20, 48)         6960      
_________________________________________________________________
elu_45 (ELU)                 (None, 0, 20, 48)         0         
_________________________________________________________________
flatten_12 (Flatten)         (None, None)              0         
=================================================================
Total params: 10,764
Trainable params: 10,764
Non-trainable params: 0

Я довольно новичок в Python, любые отзывы будут оценены.

Answer 1

Вы слишком много обрезаете свое входное изображение. cropping аргумент интерпретируется следующим образом:

Если кортеж из 2 кортежей по 2 дюйма: интерпретируется как ((top_crop, bottom_crop), (left_crop, right_crop))

Рассмотрим следующий пример из документации Keras:

# Crop the input 2D images or feature maps
model = Sequential()
model.add(Cropping2D(cropping=((2, 2), (4, 4)),
                     input_shape=(28, 28, 3)))
# now model.output_shape == (None, 24, 20, 3)

В вашем коде вы обрезаете 79 пикселей сверху и 145 пикселей снизу, тогда как высота ваших изображений составляет всего 160 пикселей . С меньшим количеством обрезки ваш код работает нормально, например:

model.add(Cropping2D(cropping=((10, 10), (10, 10)), input_shape=(160,320,3)))