Комбинированная функция GAN ожидает входную ось -1. Работает в Юпитере, а не в Колабе

Question

Я работал с GAN-системой ciphar-10, и она хорошо работает в ноутбуках Jupyter, но в Colab я получаю сообщение об ошибке:

Вход 0 слоя sequential_9 несовместим со слоем: ожидаемая ось -1 входной формы будет иметь значение 1, но получила входные данные с формой [Нет, 32, 32, 3]

Я предполагаю, что мне нужно изменить эту форму, но я не уверен, почему это работает в Юпитере. Любые предложения будут полезны.

Код для модели генератора выглядит следующим образом:

def define_generator(latent_dim):
    model = Sequential()
    # foundation for 4x4 image
    n_nodes = 256 * 4 * 4
    model.add(Dense(n_nodes, input_dim=latent_dim))
    model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
    model.add(Reshape((4, 4, 256)))
    # upsample to 8x8
    model.add(Conv2DTranspose(128, (4,4), strides=(2,2), padding='same'))
    model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
    # upsample to 16x16
    model.add(Conv2DTranspose(128, (4,4), strides=(2,2), padding='same'))
    model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
    # upsample to 32x32
    model.add(Conv2DTranspose(128, (4,4), strides=(2,2), padding='same'))
    model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
    # output layer
    model.add(Conv2D(3, (3,3), activation='tanh', padding='same'))
    return model

Спасибо. (модель: «sequential_10 - это то же самое, что и Sequential 9»)

сводка модели и ошибка

Answer 1

Проверьте, загружаете ли вы изображение RGB (3 канала) вместо шкалы серого (1 канал).