ValueError: Tensor должен быть из того же графика, что и Tensor с («sub: 0», shape = (), dtype = float32) - PullRequest
0 голосов
/ 19 сентября 2019
model = Sequential()
model.add(Conv2D(filters = 6, kernel_size = 5, strides = 1,  activation = 'relu', input_shape = (32,32,3)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size = 2, strides = 2))
model.add(Conv2D(filters = 16, kernel_size = 5,strides = 1, activation = 'relu',input_shape = (14,14,6)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size = 2, strides = 2))
#Flatten
model.add(Flatten())
model.add(Dense(units = 120, activation = 'relu'))

model.add (Плотный (единицы = 84, активация = 'relu'))

#Output Layer
model.add(Dense(units = 24, activation = 'softmax'))
# Compile the model with the optimizer:
model.compile(optimizer=indian, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

Обучение сети:

epochs = 10 ; batchsize = 32
mod_h = model.fit(Xtrain, yTrain, batch_size=batchsize,

эпох = эпох, validation_data= (xtest, ytest), shuffle = True, многословно = 1)

model.summary()

ОШИБКА ВЫВОДА ПОКАЗЫВАЕТ

ValueError: Tensor("conv2d_1/kernel:0", shape=(5, 5, 3, 6), dtype=float32_ref) must be from the same graph as Tensor("sub:0", shape=(), dtype=float32).
...