使用fit_generator不匹配形状时出错(Keras)
在Keras中，fit_generator函数用于训练模型，它可以从生成器中获取数据进行训练。当使用fit_generator函数时，如果生成器产生的数据与模型的输入形状不匹配，就会出现错误。
出现这种错误的原因可能是生成器产生的数据形状与模型的输入形状不一致。解决这个问题的方法是检查生成器的输出形状和模型的输入形状是否匹配。
首先，可以通过打印生成器的输出形状和模型的输入形状来进行比较。可以使用print函数打印生成器的输出形状，例如：
data_generator = my_data_generator()
data = next(data_generator)
print(data.shape)然后，可以使用model.summary()函数打印模型的输入形状，例如：
model.summary()接下来，需要确保生成器的输出形状与模型的输入形状一致。如果不一致，可以通过调整生成器的参数或者调整模型的输入形状来解决。
如果生成器的输出形状与模型的输入形状一致，但仍然出现错误，可能是由于模型的输入层定义不正确导致的。在Keras中，可以使用Input函数来定义模型的输入层，确保输入层的形状与生成器的输出形状一致。
总结起来，解决使用fit_generator函数不匹配形状时出错的方法如下：
- 检查生成器的输出形状和模型的输入形状是否一致。
- 调整生成器的参数或者调整模型的输入形状，使其一致。
- 确保模型的输入层定义正确，形状与生成器的输出形状一致。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云：https://cloud.tencent.com/
- 云服务器 CVM：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 云数据库 TencentDB：https://cloud.tencent.com/product/cdb
- 人工智能平台 AI Lab：https://cloud.tencent.com/product/ailab
- 云存储 COS：https://cloud.tencent.com/product/cos
- 云原生应用引擎 TKE：https://cloud.tencent.com/product/tke
- 区块链服务 BaaS：https://cloud.tencent.com/product/baas
- 物联网平台 IoT Hub：https://cloud.tencent.com/product/iothub
- 移动开发平台 MDP：https://cloud.tencent.com/product/mdp
相关·内容
我正在尝试构建一个简单的分类CNN，它将使用以下代码将一组1233张图像分为4类： batch_size=1233, shuffle=False,
model_unclassified = keras.Sequential
浏览 4提问于2020-06-08得票数 2
回答已采纳
1回答
我已经尝试使用fit_generator，但错误仍然存在 这是我构建的模型 model = Sequential() verbose=1,
validation_data=(x_val, y_val),callbacks=[monitor]) 在运行模型时，
浏览 21提问于2019-05-08得票数 0
2回答
输入形状误差
、、
我试着学习在线教程(、等)，但是当使用keras TimeseriesGenerator来拟合LSTM模型时，我无法正确地获得输入维度。然后我定义了keras TimeseriesGeneratorlook_backrelu', input_shape=(look_back, 1)))model.compile(optimizer=
浏览 1提问于2019-08-24得票数 1
我正在实现一个tf.keras.Model (不是一个Sequential模型！)应该使用fit_generator进行训练。但是，fit_generator会引发错误，可能是因为输入形状在编译时不可用。下面是一个最小的例子： import tensorflow as tf
self.dense1 =
浏览 27提问于2019-05-27得票数 3
1回答
我正在尝试用keras实现一个lstm模型。问题是我有不同形状的数据。numpy as npimport h5pyfrom keras.layersimport Densefrom keras.models import Model
X_train, X_test, y_train
浏览 3提问于2018-05-14得票数 1
回答已采纳
我有一个非常简单的keras顺序模型： keras.layers.SimpleRNN(1, input_shape=[None,np.newaxis]X.shape -> (4,2,1)由于我的形状，我希望我的输出形状是我的问题是:当模型预测输出的形状与y的形状<e
浏览 2提问于2020-04-12得票数 0
DenseNet预训练模型(VGG、ResNet、Keras等)在具有输入形状(224,224，3)的ImageNet上训练后建立权重。但是，Keras允许我们指定任何其他输入形状(宽度和高度不应小于32)。当输入形状不是(224,224，3)时，Keras如何确定第一个隐藏层的初始权重？
浏览 0提问于2021-10-22得票数 1
from keras.models import Modelfrom keras.optimizers import Adammodel = Model([input_1, input_2, y_input], output_1)
#Compile and fit_generator我认为这是被处理的，但是在我的代码中，当我在__get_item__中打印出__get_item__<
浏览 0提问于2018-11-23得票数 3
回答已采纳
0回答
我在keras的fit_generator函数中使用的自定义生成器函数返回的numpy数组的形状出现了一个看似简单的问题。encoder.encode(s[:,3]) y = [out1_y, out2_y]通过使用for循环并打印形状，我可以获得从in1_X返回的形状，这只需返回(60,)
但是，当使用fit_generator</
浏览 2提问于2017-06-15得票数 1
回答已采纳
3回答
我正在尝试使用自己的数据运行这个示例，所以我根据我的图像修改了它的InputLayer。然而，在输出层上，尺寸有一个问题。autoencoder.compile(optimizer='adadelta', loss='binary_crossentropy')
然后，当我运行fit时，
浏览 4提问于2018-05-25得票数 5
1回答
我试图使用下面的代码与convlstm2D和VGG16一起使用：
video = Input(shape=(no_of_frames, img_width, img_height, channels))/engine/training_generator.py"，initial_epoch=initial_epoch中) fit_generator initial_epoch=initial_epoch第217行，在fit_generator class_weight=class_weight
浏览 1提问于2020-03-06得票数 0
回答已采纳
我遇到了keras和tensorflow的问题，使用以下代码：from tensorflow.keras，那不是故意的，但对我来说，这似乎不合逻辑，因为这种方法对于定义更复杂的网来说是非常舒服的，而且我已经准备好使用Py手电，我很确定，这也应该适用于tf和keras。如果我对keras使用直接导入，则得到一个不同的错误：
Using Tens
浏览 0提问于2018-11-29得票数 2
回答已采纳
下面的代码用于使用带有tensorflow后端的keras和python识别5个图像类。我使用过imageDataGenerator，但是当我运行它时，它已经开始训练了，过了一段时间之后，出现了错误。AttributeError: DNN对象没有属性'fit_generatornp
impo
浏览 1提问于2018-12-01得票数 1
回答已采纳
1回答
输出层的形状总是(1，)
、、、
我正在尝试做一个简单的Keras模型。但是，不管我指定的输出形状是什么，输出层总是形状(1,)，所以由于输出层和目标数据形状不匹配，所以不能训练我的模型。import kerasfrom keras.layers import InputLayer, LSTM, Dense
#when checking target: expected dense_4 to
浏览 6提问于2019-09-23得票数 0
回答已采纳
我使用一个自写生成器来使用Keras .fit_generator()函数。之后，我使用了tensorflow函数dataset = dataset.apply(tf.contrib.data.unbatch())，所以我的数据集的形状是((200,200,3),(),(),(.fit_generator()函数输入我的网络。fit_generator()函数按批处理方式工作，但如何工作？虽然我听起来很愚蠢，但我有种感觉，我的网络只需一个迭代步骤就可以
浏览 0提问于2019-07-12得票数 0
我想使用Keras为Faces数据集实现一个自动编码器。我使用train_on_batch是因为数据集太大了，但我面临这个问题： batch_index = 0x = keras.layers.UpSampling2D(2)(x)
x = keras.layers.Conv2DTranspose(20,2,activation='relu')(x)x = keras<
浏览 4提问于2019-02-12得票数 0
我以前也以同样的方式成功地使用过load_weights，我不知道为什么现在会这样。 如果有人能帮上忙，那就太好了
浏览 21提问于2021-01-04得票数 1
1回答
我想使用训练-测试-验证交叉验证来识别最简约的LSTM模型，方法是使用所有可用的输入训练模型，然后对其进行修剪，直到分数停止提高。我使用提前停止来帮助最小化运行时间，并使用ModelCheckpoint来保存最佳权重(具有最低“val_loss”的时期)。from keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Dropoutfrom k
浏览 0提问于2017-10-12得票数 0
我在木星笔记本中使用Keras2.0.8和Python3内核。我的后端是TensorFlow 1.3，我正在开发Mac。每当我使用fit_generator()时，我都会收到以下警告：
/Users/username/anaconda/envs/tensorflow/lib/python3.6/site-packages/ipykernel/main.py:5: UserWarning: Kera
浏览 3提问于2017-09-20得票数 6
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
