问题描述: 视频分类层的Keras神经网络与层不兼容,期望的ndim=5,发现的ndim=4。收到的完整形状:(无,120,120,3)。
解决方案: 这个问题是因为视频分类层的期望维度(ndim)为5,但实际接收到的输入形状只有4维(无,120,120,3)引起的。这意味着神经网络模型与输入数据的维度不匹配。
在Keras中,视频数据通常以一组图像的形式传递给神经网络模型。每个视频帧被看作是一个图像,而一个完整的视频则由多个连续的视频帧组成。因此,在处理视频数据时,需要考虑到时间维度。
要解决这个问题,可以尝试以下几种方法:
numpy.expand_dims
函数来添加一个新的维度,例如:input_data = np.expand_dims(input_data, axis=0)
。Conv3D
、MaxPooling3D
等来处理视频数据的维度。对于视频分类任务,腾讯云提供了一系列的产品和解决方案:
希望以上解决方案对您有所帮助!如果有其他问题,请随时提问。
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