ValueError: Ошибка при проверке ввода: ожидается, что dens_1_input имеет 2 измерения

Question

Я попробовал следующий пример:

from keras.models import Sequential  
from keras.layers import *  
import numpy as np

x_train = np.random.random((30,50,50,3))
y_train = np.random.randint(2, size=(30,1))

model = Sequential()    

#start from the first hidden layer, since the input is not         actually a layer   
#but inform the shape of the input, with 3 elements.    
model.add(Dense(units=4,input_shape=(3,))) #hidden layer 1    with input

#further layers:    
model.add(Dense(units=4)) #hidden layer 2
model.add(Dense(units=1)) #output layer

model.compile(loss='binary_crossentropy',
           optimizer='adam',
           metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train, y_train,
       epochs=20,
       batch_size=128)
score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128)

Я получаю эту ошибку:

ValueError: Ошибка при проверке ввода: ожидалось, что dens_1_input имел 2 измерения, но получил массив с формой (30, 50, 50, 3).

Таким образом, я изменил input_shape следующим образом:

from keras.models import Sequential  
from keras.layers import *  
import numpy as np

x_train = np.random.random((30,50,50,3))
y_train = np.random.randint(2, size=(30,1))

model = Sequential()    

#start from the first hidden layer, since the input is not         actually a layer   
#but inform the shape of the input, with 3 elements.    
model.add(Dense(units=4,input_shape=(50,50,3))) #hidden layer 1    with input

#further layers:    
model.add(Dense(units=4)) #hidden layer 2
model.add(Dense(units=1)) #output layer

model.compile(loss='binary_crossentropy',
           optimizer='adam',
           metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train, y_train,
       epochs=20,
       batch_size=128)
score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128)

Но теперь я получаю эту ошибку:

ValueError: Ошибка при проверке цели: ожидается, что плотность_2 имеет 4 измерения, но получен массив с формой (30, 1)

Есть идеи о том, что я делаю не так?

Answer 1

проблема с выходной формой последнего плотного слоя .Вы можете использовать model.summary () , чтобы увидеть форму вывода каждого слоя.

Ваша форма вывода (Нет, 50,50,1), но для соответствияВаша форма y_train должна быть (Нет, 1).

Поэтому я предлагаю вам добавить плоский слой перед последним плотным слоем. Пожалуйста, обратитесь к этому ссылка для определения плоского слоя в кератах.

Вот так должен выглядеть код вашей модели

model.add(Dense(units=4,input_shape=(50,50,3),name="d1")) #hidden layer 1    with input  
model.add(Dense(units=4,name="d2")) #hidden layer 2
model.add(Flatten())
model.add(Dense(units=1,name="d3")) #output layer

model.compile(loss='binary_crossentropy',
           optimizer='adam',
           metrics=['accuracy'])

model.summary()

Чем дальше вы будете использовать имя для ваших слоев, тем легче будет вам.чтобы понять, где проблема. Удачи; -)