是指在使用Keras框架实现的UNET模型中,当输入为2通道图像时,出现了InvalidArgumentError的错误。
UNET是一种用于图像分割的深度学习网络模型,常用于医学图像领域。它由编码器和解码器组成,可以将输入图像分割成像素级的预测结果。
在UNET的第一卷积块中,通常会进行一系列的卷积、池化等操作,以提取输入图像的特征。然而,Keras默认的卷积操作只支持3通道(RGB)或者单通道(灰度)的图像输入,当输入为2通道图像时,就会引发InvalidArgumentError错误。
解决这个问题的方法有两种:
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