Керас - Как мне указать input_shape моих тренировочных данных? (Данные представляют собой полутоновые изображения)

Question

Я использую Conv2d в Керасе, чтобы провести некоторую классификацию серых изображений.Каждое изображение хранится в виде матрицы размером 240 * 300 (а именно списка [ A_1, A_2,..., A_240 ], а каждое A_k представляет собой список длиной 300

. Как мне указать input_shape первого слоя моей ConvNet??

Спасибо

ValueError: Вход 0 слоя conv2d несовместим со слоем: ожидаемый ndim = 4, найденный ndim = 3. Полная форма получена: [Нет, 240, 300]

Answer 1

Во-первых, вам нужно изменить форму ваших данных, добавив в конце измерение размером один, представляющее один канал (изображение в градациях серого).Предполагая, что data имеет форму (samples, 240, 300):

data = data.reshape((-1, 240, 300, 1))

Это даст data форму (samples, 240, 300, 1).Тогда вашему первому слою вы должны дать input_shape=(240, 300, 1)