Ошибка функционального API Keras в форме выходного слоя - PullRequest
Новая
       42

Ошибка функционального API Keras в форме выходного слоя

0 голосов
/ 06 декабря 2018

Итак, я строю нейронную сеть, которая будет принимать 2 входа (изображения) и возвращать двоичный вывод (0 или 1).

У меня уже есть метки и входы.

Формы меток и входов следующие: 

--------Labels--------

(8281,)

--------Images--------

(8281, 500, 500, 1)

Вот мой код: 

input_front_images1 = Input(shape=(500, 500, 1))
input_front_images2 = Input(shape=(500, 500, 1))

x1=Conv2D(32, kernel_size=3,activation='relu')(input_front_images1)
x2=Conv2D(32, kernel_size=3,activation='relu')(input_front_images2)

x = keras.layers.concatenate([x1, x2])
x = Dense(64, activation='relu')(x)
predictions = Dense(1, activation='sigmoid')(x)
model = Model(inputs=[input_front_images1,input_front_images2], 
outputs=predictions)


model.compile( optimizer= 'rmsprop' , loss='categorical_crossentropy' , 
metrics=['accuracy'])
model.summary()
model.fit([image_front_pairs1,image_front_pairs2], 
[labels_front_pairs],epochs=2,batch_size=64)

Это дает мне эту ошибку: 

ValueError: Error when checking target: expected dense_39 to have 4 dimensions, but got array with shape (8281, 1)

1 Ответ

0 голосов
/ 06 декабря 2018

Вы должны изменить форму Conv2D Layer с формы (H, W, 1) на (H * W * 1,) 

import numpy as np

, затем 

x = keras.layers.concatenate([x1, x2])
# add this lines to code
dim = np.prod(x._shape[1:])
x = keras.layers.Reshape([dim.value,])(x)
x = Dense(64, activation='relu')(x)

или 

x = Dense(64, activation='relu')(x)
# add this lines to code
dim = np.prod(x._shape[1:])
x = keras.layers.Reshape([dim.value,])(x)
predictions = Dense(1, activation='sigmoid')(x)
...