При предварительной обработке набора изображений, которые будут загружены в сверточную нейронную сеть Tensorflow, я создал кадр данных Pandas с двумя столбцами. их пути к файлам в соответствующие каталоги train / test и class), заполненные в фрейм данных, так что, за исключением ошибки, которую я собираюсь показать, должен быть готов для традиционного sklearn test_train_split. Второй столбец содержит метки классов, связанные с каждым изображением. Вот как выглядит фрейм данных:
(фрейм данных)
Теперь ошибка. При проверке формы отдельного изображения я получаю правильные (-, -, -) размеры, при проверке формы моего фрейма данных X_train в целом я получаю результат (10560,). Как и в случае с набором данных CIFAR-10, я ожидаю, что форма (10560, 150, 150, 3) полностью отобразит размеры моего набора данных. Независимо от того, что я ввожу в качестве input_shape для моего слоя Conv2D, я получаю следующую ошибку:
ValueError: Input 0 of layer sequential is incompatible with the layer: expected ndim=4, found ndim=2. Full shape received: [32, 1]
Итак, я считаю, что правильный вопрос, который нужно задать, чтобы устранить эту ошибку, - как мне реструктурировать и / или изменить входные данные изображения в столбце 1, чтобы получилась правильная форма набора данных для соответствия модели?