自定义CNN给出了错误的输出形状
可能是由于以下原因导致的：
- 网络结构错误：自定义的卷积神经网络（CNN）可能存在错误的层次结构或参数设置，导致输出形状与预期不符。检查网络结构，确保每一层的输入输出形状匹配，并且卷积核、步幅、填充等参数设置正确。
- 数据维度不匹配：输入数据的维度与网络模型的期望输入维度不一致，导致输出形状错误。检查输入数据的维度，并确保其与网络模型的输入层匹配。
- 数据预处理错误：在输入数据进入网络之前，可能需要进行一些预处理操作，如归一化、调整大小等。如果预处理操作不正确，可能会导致输出形状错误。检查数据预处理过程，确保数据在输入网络之前被正确处理。
- 代码错误：自定义的CNN实现中可能存在代码错误，例如在前向传播过程中的计算错误或维度操作错误。仔细检查代码，确保每一步计算和操作都正确无误。
针对以上问题，可以采取以下解决方法：
- 仔细检查网络结构和参数设置，确保每一层的输入输出形状匹配，并且参数设置正确。
- 检查输入数据的维度，并确保其与网络模型的输入层匹配。如果维度不匹配，可以考虑调整输入数据的形状或调整网络模型的输入层。
- 检查数据预处理过程，确保数据在输入网络之前被正确处理。可以参考相关的数据预处理文档或库来确保正确的预处理操作。
- 仔细检查代码，特别是前向传播过程中的计算和维度操作。可以使用调试工具或打印中间结果来帮助排查错误。
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1回答
自定义CNN给出了错误的输出形状
、、、、
我正在尝试做一个自定义的CNN，它应该接受一个通道的图像和做二进制分类。这是一个模型： class custom_small_CNN(nn.Module):
super(custom_small_CNN, self).=2, input_channels=1).float()
output = net(x) 输出是shape tor
浏览 16提问于2020-08-29得票数 0
为了实现同样的填充物，CNN的步幅1和膨胀>1，我把填充如下：根据，我期望输入和输出大小是一样的，但是没有发生！⌋
Wout=⌊( Win + 2×padding[1] − dilation[1]×(kernel_size[1]−1) −1) /
浏览 11提问于2022-07-28得票数 0
我在使用keras multi_gpu_model时遇到了这个错误。如果我删除了这一行，代码就会被罚款。此外，对于CNN模型，它的工作罚款，这只是因为密集的网络，它给出了错误。你能帮我解决这个问题吗？
浏览 2提问于2019-06-13得票数 0
1回答
我正在尝试用标准普尔500数据集来训练CNN和LSTM网络。这是我的列车数据集的形状：model.add(TimeDistributed(Conv1D(filters=64,kernel_size=1, activation='relu'), input_shape=(None,16)))
在代码中显示的输入<e
浏览 0提问于2020-08-20得票数 2
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4回答
我正在进行二进制分类，我的代码在、Keras、上工作得很好，当我与CNN一起工作时，我得到了输入形状不兼容的错误。这是我使用keras的cnn代码inputBatch = inputBatch.reshape(inputBatch,pon
浏览 1提问于2018-11-02得票数 1
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如何将olivetti数据集图像的大小从64x64调整为32x32？
浏览 0提问于2020-05-16得票数 0
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1回答
我想利用一些使用CNN分类的图像。然而，问题是图像的形状是不同的，例如 print(print(x_train_resize[i].shape))NoneNoneNoneNone如上所
浏览 1提问于2021-06-08得票数 0
我有不同大小的输入图像，我将它们通过CNN中的Conv层，然后我应该将Conv输出连接到一个完全连接的层进行分类。
由于该过程必须矢量化，因此输出必须具有相同的形状，以便一批图像可以用于前向传递。因此，对于在全连接层的输入处的所有图像具有相同形状的问题。但是由于我的输入图像具有不同的形状，我的final Con
浏览 0提问于2018-06-12得票数 0
我在这里提出了一个问题:例如，如果有必要同时使用图像数据和一些数字数据来预测疾病，那么特征如下：模型的输出应该是0/1，0是健康的，1是病态的。我知道一种方法是使用平面特征作为形状</
浏览 2提问于2020-06-21得票数 5
我正在建立一个一维卷积神经网络(CNN)。我从许多来源了解到，如果增加更多的层，CNN的性能就会提高。但是，在每个池层，输出形状比输入小50% (因为我使用的池大小为2)。这意味着我不能添加更多的层，一旦我的输出有形状1。
是否有办法克服这个“减少形状问题”，还是仅仅是增加输入形状的问题？
浏览 1提问于2018-07-09得票数 0
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但我无法弄清楚如何用正确的输入大小来堆叠这些层。rnn = LSTM(256, return_sequences=True, input_shape=(200,189))model = TimeDistributed(cnnmodel.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.summary(
浏览 2提问于2021-04-18得票数 1
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[64, cnn.add(tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size = 2, strides = 2))
cnn.fit(x = training_set, valid
浏览 26提问于2020-06-10得票数 0
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我试图从复制模型(图片取自本文：) (但区别很小:在每个时间步骤生成一个单词，而不是在末尾生成一个单词)，其中第一步的输入是嵌入的CNN功能。categorical_crossentropy',optimizer=optimizer)模型(如上面所示)编译时没有任何错误output_dim=embed_size,
input_length=maxlen, mask_zero=Tr
浏览 1提问于2018-05-10得票数 2
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1回答
def cnn_lstm_merged(): cnn_model = Sequential() cnn_model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, padding='same&#
浏览 0提问于2018-09-03得票数 3
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我是新来的ML和CNN特别是，我是跟随一个视频教程，已经遵循和实践的教训。现在，为了更多地练习我所学到的东西。我让自己陷入了这个错误。我的数据集由带注释的癌症图像组成。keras.layers import Dense, Conv2D, MaxPool2D, Flatten, Dropout, MaxPooling2D<e
浏览 3提问于2020-11-26得票数 0
1回答
这是我想做的。我有一个单独的形状数据( 20 , 20 ,20)，其中20个形状张量(1,20,20)将被用作20个单独CNN的输入。这是我到目前为止的密码。)前向函数中input_list的形状是torch.Size(100、20、20、20)，其中100是批大小。然而，有一个问题是
concat_fusion = cat([cnn(x) for x,
浏览 0提问于2021-04-25得票数 0
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我想在physioNet2017心电图数据上训练一维CNN。训练数据中的每一行都具有可验证的长度，即，一些行的长度为9000列，而另一些行的长度为18286列。为了使它们具有相同的长度，我对每一行都填充了0，直到最大长度为18286。现在我有20200行，每行有18286列长，所以数据形状是(20200,18286)。random_state=42, test_size=0.2)pr
浏览 26提问于2021-07-25得票数 0
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最近，我尝试使用tensorflow来实现基于文章cnn+ctc的网络。这是我的问题:我想在tensorflow库中使用tf.nn.ctc_loss函数，但是它生成输入形状为：？，1024，3的ValueError:维度必须是2，但对于“T
浏览 1提问于2017-06-26得票数 1
1回答
用小型CNN对完整图像进行去噪
、、、、
为了去除图像中的噪声，我在Keras训练了一个CNN，输入形状是(5,5)，我训练它的方法是使用带有噪声的图像中带有中心像素的期望输出的补丁。
要枚举，输入形状为(5,5)输出为一个值。现在，我想用我的CNN对一个完整的，大的，图像。有没有办法把我的输入图像(1024x1024)通过CNN运行，而不必将这个图像
浏览 0提问于2018-04-19得票数 -3
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