Ошибка значения Keras при проверке входных данных: ожидается, что dens_27_input будет иметь 5 измерений, но получит массив с формой (32, 150, 150, 3) - PullRequest
Новая
       18

Ошибка значения Keras при проверке входных данных: ожидается, что dens_27_input будет иметь 5 измерений, но получит массив с формой (32, 150, 150, 3)

0 голосов
/ 17 декабря 2018

Я недавно начал Машинное обучение и начал строить модель двоичной классификации.Тем не менее, я столкнулся с ошибкой при выполнении моего кода: 

import numpy as np
import keras
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense
base_dir = ("/content/drive/apagdata")
train_dir = os.path.join(base_dir,"train")
test_dir = os.path.join(base_dir,"test")
# This returns a tensor
inputs = Input(shape=(784,))

# a layer instance is callable on a tensor, and returns a tensor
x = Dense(64, activation='relu')(inputs)
x = Dense(64, activation='relu')(x)
predictions = Dense(10, activation='softmax')(x)

# This creates a model that includes
# the Input layer and three Dense layers
model = Model(inputs=inputs, outputs=predictions)
model.compile(optimizer='rmsprop',
          loss='binary_crossentropy',
          metrics=['accuracy'])
train_datagen = ImageDataGenerator(
    rescale=1./255,
    shear_range=0.2,
    zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True)

test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    "/content/drive/apagdata/train",
    target_size=(150,150),
    batch_size=32,
    class_mode='binary')

validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(
    "/content/drive/apagdata/test",
    target_size=(150,150),
    batch_size=32,
    class_mode='binary')

model.fit_generator(
    train_generator,
    steps_per_epoch=2000,
    epochs=50,
    validation_data=validation_generator,
    validation_steps=800)
model.save_weights('first_try.h5')

Я получил следующую ошибку: 

ValueError: Error when checking input: expected input_3 to have 2 dimensions, but got an array with shape (32, 150, 150, 3)

1 Ответ

0 голосов
/ 17 декабря 2018

Кажется, что ввод вашей модели - это изображения формы (150, 150, 3) (так как вы указали target_size=(150,150) в генераторе изображений).Поэтому форма ввода модели должна быть одинаковой: 

inputs = Input(shape=(150, 150, 3))

И, вероятно, поскольку в вашей модели используются только слои Dense, вам необходимо добавить слой Flatten сразу послевходной слой для сглаживания изображений: 

x = Flatten()(inputs)

Не забудьте передать x следующему слою Dense.

Кроме того, обратите внимание, что вы упомянули, что строите двоичный файлклассификатор и вы правильно установили class_mode='binary' в генераторе изображений;однако последний слой в вашей модели должен быть сигмовидным классификатором, а не классификатором softmax: 

predictions = Dense(1, activation='sigmoid')(x)
...