DatasetV1Adapter, возвращающий неожиданный тип данных

Question

Я пытаюсь запустить свою собственную базу данных в код, основанный на MNIST

Значение MNIST от загрузки равно

{'test': <DatasetV1Adapter shapes: {image: (28, 28, 1), label: ()}, types: {image: tf.uint8, label: tf.int64}>,
 'train': <DatasetV1Adapter shapes: {image: (28, 28, 1), label: ()}, types: {image: tf.uint8, label: tf.int64}>}

Что я получаю:

<DatasetV1Adapter shapes: ((None, 224, 224, 3), (None, 10)), types: (tf.float32, tf.bool)>

Я действительно не знаю, как это исправить, так как кажется, что это препятствует обучению моей модели, возвращая следующую ошибку:

 ValueError: Input 0 of layer dense_12 is incompatible with the layer: expected axis -1 of input shape to have value 150528 but received input with shape [32, 784]

Пробная загрузка базы данных с использованием метода тензорного потока

Answer 1

С тех пор ваши изображения являются цветными (RGB) изображениями, поэтому я надеюсь, что вы соответствующим образом изменили входной слой. Если так, то проблема в остальных слоях модели, они не получают ожидаемые входные формы. Вы должны внести изменения в их значения параметров, такие как шаги, размер ядра и т. Д. c.

Если вы не уверены, используйте модель, реализованную на изображениях RGB.