Keras重塑图层添加了额外的维度？
Keras是一个开源的深度学习框架，用于构建和训练神经网络模型。在Keras中，重塑图层是指通过改变张量的形状来调整数据的维度。
当我们需要在神经网络模型中添加一个额外的维度时，可以使用Keras的重塑图层。重塑图层可以通过改变张量的形状来增加或减少维度的数量。
重塑图层的主要作用是将输入数据转换为适合特定模型的形状。例如，当我们需要将一维数据转换为二维数据时，可以使用重塑图层来添加一个额外的维度。
重塑图层的分类包括：
- Flatten（扁平化）：将多维输入数据转换为一维数据。适用于将卷积层的输出转换为全连接层的输入。
- Reshape（重塑）：通过指定目标形状来改变输入数据的维度。可以添加或删除维度。
- RepeatVector（重复向量）：将输入数据重复多次以创建一个新的维度。适用于将一维数据转换为二维数据。
- Lambda（自定义函数）：通过自定义函数来改变输入数据的形状。可以使用Lambda层来执行任意的数学运算或数据处理操作。
重塑图层在深度学习中具有广泛的应用场景，例如图像处理、自然语言处理、语音识别等。通过改变数据的维度，我们可以适应不同类型的模型和任务需求。
腾讯云提供了多个与深度学习相关的产品和服务，包括云服务器、GPU实例、深度学习平台等。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云的产品和服务：
- 腾讯云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 腾讯云GPU实例：https://cloud.tencent.com/product/gpu
- 腾讯云深度学习平台：https://cloud.tencent.com/product/tfcloud
请注意，以上链接仅供参考，具体的产品和服务选择应根据实际需求进行评估和决策。
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我有一个具有多变量的数据集，我正在尝试重塑LSTM神经网络，但我正在努力重塑图层，但没有成功。 我的数据集的形状为(1921535，6)，每341个时间步对应一个样本。我想在(23,341，6)中重塑它，并在Model中输入它。在我的代码下面。 def df_to_dataset(dataframe, batch_size):
dataframe = dataframe.copy()
labels = dataframe.pop('target')
ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((dict(dataframe
浏览 25提问于2020-12-03得票数 0
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我正在尝试制作一个时空图卷积网络，其中gcn层被夹在两个临时cnn层之间。代码如下： inputs = Input(shape=(train_x.shape[1],train_x.shape[2],train_x.shape[3]), batch_size=None)
# temporal convolution
y = tf.keras.layers.Conv1D(128, 9, activation='relu')(inputs)
#graph convolution
y = tf.keras.layers.Conv2D(32, (1,1), activation=
浏览 28提问于2020-08-10得票数 1
我是CNN的新手，我无法确定如何解决这个问题。在这段代码中，我正在训练一组图像，以便从卷积network.the图像中获得形状为灰度的掩膜(200,200)。我无法确定我在哪里做mistake.Also，每当我运行我的代码，在不同的inputs.Any帮助会有错误，将不胜感激。
以下是生成的日志：
Creating training images...
Saving to .npy files done.
Creating test images...
Saving to .npy files done.
------------------------------
Loading and p
浏览 0提问于2018-04-09得票数 2
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当我运行我的代码时，我正在训练我的深层学习模型，我面临一些错误。
这是我的密码
import os
import json
import tensorflow as tf
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data_path = "data_json.json"
def load_data(data_path):
print("Data loading\n")
with
浏览 4提问于2020-12-28得票数 0
在将嵌入层的输出传递给LSTM层时，我遇到了一个我无法识别的ValueError。我的模型是： def lstm_mod(self, n_cells,batch_size):
input = tf.keras.Input((self.n_seq, self.n_features))
embedding = tf.keras.layers.Embedding(batch_size,self.n_seq,input_length=self.n_clusters)(input)
x= tf.keras.layers.LSTM(n_cells)(emb
浏览 17提问于2021-04-23得票数 1
我们知道MultiHeadAttention的Keras提供了一个output_shape参数，您可以在其中指定需要将输出投影到的大小。但是，批处理大小和顺序维度似乎是不可更改的。
例如：
layer = layers.MultiHeadAttention(num_heads=2, key_dim=2,output_shape=[5,])
target = tf.random.normal(shape=[3,5,1])
source = tf.random.normal(shape=[3,4,1])
output_tensor = layer(target, source)
这个特别的电话会给
浏览 2提问于2022-07-05得票数 0
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我知道，已经有一些这样的问题，但我找不到任何解决这个问题的方法。 我创建了一个这样的模型： def CreateModel(optimizer=optimizer, loss=loss, learn_rate=learn_rate, activity_regularizer=activity_regularizer):
model = keras.Sequential([
keras.layers.Conv2D(32,3,input_shape=(9,21,1)),
keras.layers.Flatten(),
浏览 41提问于2020-10-28得票数 1
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1回答
下面的代码是用于肺部分割(2D)从胸部X线.它被认为是利用经过训练的模型“训练模型. the 5”从胸部X光中产生肺罩。当给予胸部x光作为输入时，它应该能够识别哪些是肺，并相应地创建一个单独的肺面具。trained_model.hdf5包含对JSRT数据集进行训练的模型。
#from load_data import loadDataJSRT, loadDataMontgomery
import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import load_model
from skimage import morphology,
浏览 0提问于2018-09-28得票数 0
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我一直在获取与输入形状相关的错误。任何帮助都将不胜感激。谢谢!
import tensorflow as tf
(xtrain, ytrain), (xtest, ytest) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Conv2D(16, kernel_size=3, activation='relu'),
tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=2),
tf.keras.layers.
浏览 6提问于2020-08-06得票数 21
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在我的数据集中，单个输入和输出的形状是15 x 61。我指定input_shape=(15,61)。这意味着15x61到15x61之间的映射，这不是一个分类问题。输出层中的单位规格应该是什么？ model = tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.Dense(units=128,input_shape =(15,61),
tf.keras.layers.Dense(units=128, activation=tf.nn.relu),
tf.keras.layers.Dense(units=, activation=tf.nn.softmax)
浏览 6提问于2019-09-14得票数 0
1回答
我是keras的初学者，我正在尝试用神经网络对数据进行分类。
x_train = x_train.reshape(1,x_train.shape[0],window,5)
x_val = x_val.reshape(1,x_val.shape[0],window,5)
x_train = x_train.astype('float32')
x_val = x_val.astype('float32')
model = Sequential()
model.add(Dense(64,activation='relu
浏览 1提问于2017-06-13得票数 0
这是我创建的模型： model.add(Conv2D(64, (5,5), input_shape = (28, 28, 3)))
model.add(Activation("relu"))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
model.add(Conv2D(64, (5, 5)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64))
浏览 22提问于2021-01-08得票数 1
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我没有太多的经验，在张贴问题的堆栈溢出。原谅我的错误。我会尽力彻底的。
我有两个numpy数组：
29)X是一个具有高度和宽度(90，90)的黑白图像数组。y是对应于X (编码为y = tensorflow.keras.utils.to_categorical(labels) )的编码类标签。
我试着训练下面的CNN关于这些数据。
from tensorflow.keras import utils
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras.models import Sequential
from t
浏览 0提问于2021-01-13得票数 2
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Keras中的哪些层可以作为第一层来接受多维特征？我想使用一个密集层，1275功能，有11个通道，但它似乎我只能使用卷积层或递归层的特点，2或更多的维度。对吗？
浏览 0提问于2016-11-17得票数 2
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维度似乎是问题所在。输入应该在numpy数组中吗？
import tensorflow as tf
import numpy as np
X = np.array([-7.0, 3.0, 10.0, 20.0, 30.0])
y = np.array([3.0, 13.0, 23.0, 33.0, 43.0])
x_train = tf.constant(X)
y_train = tf.constant(y)
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(100, ac
浏览 10提问于2022-05-03得票数 0
我试图用LSTM实现一个序列标记模型。举个例子，我有200个句子，每个标记都有一个1024维的嵌入。我还将所有句子填充到80维向量。因此，我有一个形状为(200,80,1024)的输入矩阵。 我还填充了目标。我对句子的每个标记都有一个标记。所以y的形状是(200,80)。 我以这种方式尝试使用LSTM from keras.models import Model, Input
from keras.layers.merge import add
from keras.layers import LSTM, Embedding, Dense, TimeDistributed, Dropout,
浏览 40提问于2020-03-30得票数 0
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我正在遵循教程中概述的步骤
我试图在Google Colaboratory笔记本的一个单元格中运行教程中的以下代码：
import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) =
tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data()
x_train = x_train.astype('float32') / 255
x_test = x_test.astype('float32'
浏览 6提问于2018-08-08得票数 1
2回答
我不能让我的RNN分类器处理我的输入数据。我使用的是带有滑动窗口的TF 2.0预发布版本。
我正在尝试建立一个RNN，我正在喂养5个时间步，每个6个特征，并让它产生第6个时间步作为目标。当我运行我的代码时，它给我一个错误，告诉我输入是(None,6)，而当我打印出训练数据时，它清楚地表明形状是(5,6)。我对如何解决这个问题感到非常困惑。
错误：
File "C:\Users\employee\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\engine\trai
浏览 3提问于2019-08-28得票数 2
我试图在卷积网络中对手写数字的MNIST数据库进行分类，但得到了这个错误：ValueError: Error when checking input: expected conv2d_40_input to have 4 dimensions, but got array with shape (28, 28, 1) 我的任务是使用交叉采样，这就是为什么数据被分成5组。 def train_conv_subsample():
#splitting data into chunks
chunks = []
chunk_labels = []
num_chunks = 5
chunk_size
浏览 18提问于2019-12-17得票数 0
我正在尝试使用tensorflow集线器上提供的预训练BERT来实现一个学习排名模型。我使用的是ListNet损失函数的一个变体，它要求每个训练实例都是与查询相关的几个排序文档的列表。我需要模型能够接受形状(batch_size，list_size，sentence_length)中的数据，其中模型在每个训练实例的'list_size‘轴上循环，返回排名并将它们传递给损失函数。在一个只包含密集层的简单模型中，通过增加输入层的维度很容易做到这一点。例如：
from tensorflow.keras.layers import Dense, Input
from tensorflow.ke
浏览 31提问于2021-05-16得票数 1
我正在使用LSTM模型并得到这个错误。
ValueError:层顺序的输入0与层不兼容:预期的ndim=3，found ndim=2。接收到的完整形状：(57，1)
这是我的代码：
model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.LSTM(64, input_shape = (700, 57), return_sequences=True))
model.add(tf.keras.layers.LSTM(64))
model.add(tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu&
浏览 8提问于2022-07-07得票数 0
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1回答
我一直试图在Bert嵌入的基础上堆叠一个LSTM层，但是当我的模型开始训练它时，它在最后一批上失败并抛出以下错误消息：
Node: 'model/tf.reshape/Reshape'
Input to reshape is a tensor with 59136 values, but the requested shape has 98304
[[{{node model/tf.reshape/Reshape}}]] [Op:__inference_train_function_70500]
我就是这样建立模型的，老实说，我不知道这里到底出了什么问
浏览 34提问于2022-03-23得票数 1
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import pickle
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten, Activation
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.utils import to_categorical
import numpy as np
X = pickle.load(open('cancer_image_features.pickle',
浏览 0提问于2019-12-02得票数 3
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1回答
我正在尝试在AWS实例上运行Keras脚本。虽然该脚本在我自己的计算机上运行良好(Python2.7-没有CPU)，但它在支持GPU的AWS实例上会导致一些错误。我已经安装了Theano的最新版本-和其他脚本(例如mnist tutoral)不会给出错误。
导致该问题的脚本是标准的Keras tutoral脚本()。基于Stack Overflow指导，我已经将边界模式移动到“有效”--这似乎消除了一个问题。然而，我立即遇到了以下问题(下面的错误堆栈)。我在bash "THEANO_FLAGS=optimizer=fast_compile，device=gpu，floatX=float
浏览 2提问于2015-12-06得票数 1
2回答
我已经在Lambda层中做了一些转换，现在我有了shape (1,)，我如何返回到(None, 1)
以下是我的操作
def function_lambda(x):
import keras.backend
aux_array = keras.backend.sign(x)
#the shape is (?, 11) here OK
aux_array = keras.backend.relu(aux_array)
#the shape is (?, 11) here still OK
aux_array = keras.backend.a
浏览 1提问于2018-11-23得票数 4
我是TensorFlow集线器的新手，我正尝试在我的Conv1D网络中使用集线器嵌入层进行文本分类。 在顺序模型中使用集线器嵌入层没有任何问题： hub_layer = hub.KerasLayer("https://tfhub.dev/google/nnlm-en-dim50/2",
input_shape=[], dtype=tf.string, trainable=False)
model = tf.keras.Sequential()
model.add(hub_layer)
model.add(tf.keras.layers.Dense(128))
model.
浏览 32提问于2021-04-13得票数 0
2回答
我正在进行3维时间序列的预测，想知道是否有可能在Keras中配置一个模型来输出一个矩阵。 目前，我一个接一个地训练了3个回归模型，一个用于预测每个输出维度。例如，在预测水平为10个样本的情况下，每个模型输出一个10x1向量。然而，似乎使用单一模型可以更有效地实现这一点。 谢谢
浏览 19提问于2019-04-24得票数 1
1回答
我正在做我的第一个学位研究的最后一个项目。简而言之，我接受了772个培训声音文件，每个声音文件都有327个声音特性，称为mfcc，所以我的x_training输入是- 772*327。
我问我该用什么型号，然后我就明白了-
在MFCC上尝试CNN (添加大约4个CNN层，然后是最大池)，->扁平->密集层，这是一个非常通用的体系结构，适用于这种性质的大多数任务-- Iordanis 2天前。
所以我试着用tensorflow创建它-
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Conv2D(filters=6
浏览 3提问于2019-11-30得票数 0
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“我想通过keras.model解决一个分类问题，但是在运行model.fit之后，我遇到了一个维度错误。我运行了以下代码：”
print(X_train.shape)
print(y_train.shape)
“产出：”
(2588, 39436)
(2588, 6)
model = keras.Sequential(
[
keras.Input(shape=(39436,1)),
layers.Conv1D(32, kernel_size=3, strides=5, activation="relu"),
layer
浏览 4提问于2020-09-03得票数 0
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我是使用人工神经网络解决分类问题的新手。
我有一个分类问题，其中输入数据是8列，小数值是测量值，输出数据是8列，整数值是对象
INPUTS
785.39 6.30 782.75 771.82 7.53 -94.86 378.66 771.82
.
.
.
OUTPUTS
8 9 5 7 3 1 6 2
.
.
.
训练数据的记录是800，测试数据的记录是200
这是代码
import numpy
from keras.models import Sequential
from keras.layers impo
浏览 1提问于2017-05-13得票数 1
1回答
我对Keras很陌生，我正试着测试一个我刚刚训练过的模型。
我正在使用Tensorflow后端和Python 3。
但是，输入的形状与Keras表示的错误形状完全不同。这是我的密码：
testnote = np.zeros((3,))
testnote[0] = 70
testnote[1] = 70
print(testnote.shape)
pred = model.predict(testnote)
print(pred)
我的一致输出是"(3，)“用于测试注释的形状，然后是对我的预测行的一个错误："ValueError:当检查输入时出错:预期的dense_1_input
浏览 0提问于2018-08-08得票数 3
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我正在使用LSTM上的keras函数API。其中a给出了3个特征的输入序列，并预测了其中的下一个值。用于例如输入 [10, 20, 30] 目标 [40] 下面给出了输入数据。 [[[10, 20, 30],
[20, 30, 40],
[30, 40, 50],
[40, 50, 60],
[50, 60, 70],
[60, 70, 80],
[70, 80, 90]]] 和目标数据。 [ 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100] 这是我的代码。用于创建输入数组和目标数组 from keras.utils import plot_mode
浏览 24提问于2020-04-16得票数 0
我试图用10个内核(output_dim = (None，14，14，3， 10 ))将角核层的输出整形到所需的输出(None，14，14，30，1)，以便在所有核合并上执行另一个3D卷积。我想保持前10个核在重塑张量中的空间关系/顺序，比如把它们“贴在对方后面”。
由于keras.layers.reshape使用“行-主c-样式”来重新构造张量，所以在这里我会松掉内核的顺序。对于如何将numpy.reshape与numpy.permutate一起用于numpy矩阵，已经有了一个全面的解释，并且假设keras也能工作，因为我也可以使用keras.layers.permutate。问题是，在与k
浏览 4提问于2020-03-18得票数 0
我有一个表示嵌入的张量，我想重塑它，但是它失败了，出现了以下错误：
TypeError:不允许使用tf.Tensor作为Python bool。使用if t is not None:而不是if t:来测试是否定义了张量，并使用TensorFlow操作(如tf.cond )执行以张量值为条件的子图。
用于重塑的代码：
embedding_feature = \
Reshape((tf.shape(embedding_feature)[0],
10, 20, tf.shape(embedding_feature)[2])) \
(embeddi
浏览 13提问于2019-11-22得票数 1
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1回答
我正在为主题分类建立一个模型，并试图使用seq2seq作为模型层，但是当我实现这个模型时，它会导致ValueError。
ValueError:检查输入时出错:期望input_4具有三维，但得到形状为(160980，15)的数组。
有人知道这是什么吗？因为我只有二维输入数据(201225，15)和标签(201225，41)。不知道为什么需要三维空间。这是代码
from keras.models import Sequential, save_model
from keras.layers import Dense, Input, Flatten, Embedding, Dropout,
浏览 0提问于2018-02-21得票数 0
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2回答
我已经为自定义数据集重新训练了inception v3模型。但是在重新训练之后，当我查看TenosorGraph时，我发现添加了一个名为reshape的层，后面跟着一个完全连接的层。我不得不在使用snapdragonneural神经处理引擎(SNPE)的嵌入式设备上运行该模型，但它目前还不支持在DSP上运行重形层。
有没有可能在不增加重塑层的情况下重新训练初始v3。下面是重新训练代码，其中添加了重塑图层。
enter code here
def create_model_info(architecture):
"""Given the n
浏览 4提问于2017-08-21得票数 1
我已经看到其他的帖子说，只是增加额外的维度，正如它所期望的。首先，我不知道如何准确地做到这一点，但最重要的是，我想知道为什么我的尺寸在变化，这样我就可以自己为未来的模型找到答案。
注意，我只限于MLP的训练。这意味着只有完全连接的层。不允许卷积层或反馈(LSTM或任何RNN架构)。不允许预先训练的模型，如(resnet，密度网，.)。我可以使用其他层间操作，如Dropout、批处理或其他类型的层输入/输出操作。我希望我必须提供我的全部代码，以获得我需要的帮助。请原谅我在代码中的所有评论，我有一个提醒我什么都做的事情。我知道我需要数据增强，但首先需要这样做。
# ****************
浏览 0提问于2020-03-13得票数 0
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对于这个玩具模型：
from keras.layers import Input, Dense, Reshape
from keras.models import Model
# this is the size of our encoded representations
compression = 10
input_img = Input(shape=(28,28, ), name= "28x28")
encoded = Dense(int(np.floor(28*28/compression)), activation='relu',
浏览 9提问于2019-08-08得票数 1
我尝试用对多通道(>3)图像进行语义分割。如果batch_size =1，则代码工作。但是，如果我将batch_size更改为其他值(例如2)，则会出现错误(InvalidArgumentError:不兼容的形状)：
---------------------------------------------------------------------------
InvalidArgumentError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-19-15dc3666afa8>
浏览 0提问于2020-09-13得票数 0
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1回答
为什么下面的代码运行两次克层？
import numpy as np
from keras.applications import vgg19
from keras import backend as K
from keras.layers import Input, Lambda
import tensorflow as tf
from keras.models import Model
def gram_layer(y):
print('Using Gram Layer')
# assert K.ndim(y) == 4
print(y.shape
浏览 3提问于2017-11-27得票数 0
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代码如下： from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, RepeatVector, Dense, Reshape
Model = Sequential([
Embedding(vocab_size, 256, input_length=49),
LSTM(256, return_sequences=True),
LSTM(128, return_sequences=False)
浏览 140提问于2020-10-06得票数 1
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我有一个维度为(32，32，3,10000)的训练数据集，测试数据集的维度为(32，32，3,10000)。我正在尝试建立一个cnn模型来预测图像。我尝试了下面的架构。 model = keras.Sequential(layers = [
keras.layers.Conv2D(32, kernel_size = (3,3), input_shape=(32,32,3)),
keras.layers.Conv2D(32, kernel_size = (3,3), padding='same',activation='relu'),
keras
浏览 31提问于2020-12-06得票数 1
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我试图为矩阵创建嵌入向量。
首先，我将矩阵的输入转换为向量：
x = input_x.reshape(input_x.shape[0], input_x.shape[1]*input_x.shape[2])
也就是说，每个样本(每个输入)都是向量(而不是矩阵)。
我正在建立以下模型：
max_length = x.shape[0] # number of rows / number of samples
Vocab_size = 200
num_labels = 3
model = Sequential()
embedding_layer = Embedding(input_dim=Vo
浏览 3提问于2020-12-13得票数 0
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我训练过模型，我正在试着测试它。
import tensorflow as tf
import os
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Some paths
paths = {
"cats": "data\\images\\cats",
"dogs": "data\\images\\dogs",
"img": "data\\images"
}
label_to_index =
浏览 5提问于2020-11-20得票数 0
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1回答
我正在尝试使用TensorFlow后端驱动的Keras运行下面的网络。这是来自的“类似VGG”convnet的改编：
import os
import sys
import json
import model_control
from numpy import loadtxt, asarray
from pandas import read_csv
from scipy.ndimage import imread
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation,
浏览 3提问于2016-03-26得票数 1
1回答
如何正确使用Keras嵌入层？
、、、、
我编写了以下多输入Keras TensorFlow模型：
CHARPROTLEN = 25 #size of vocab
CHARCANSMILEN = 62 #size of vocab
protein_input = Input(shape=(train_protein.shape[1:]))
compound_input = Input(shape=(train_smile.shape[1:]))
#protein layers
x = Embedding(input_dim=CHARPROTLEN+1,output_dim=128, input_length=maximum_ami
浏览 1提问于2022-01-07得票数 0
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我正在尝试在keras R中构建一个用于时间序列分类的1D卷积神经网络。我的训练数据由1169个向量组成。其中每个向量包含30个时间点，并具有分类标签(类别总数为7，我使用一个热编码对它们进行了编码)。我的代码如下所示
model<-keras::keras_model_sequential() %>%
layer_conv_1d(filters = 30, kernel_size = 2 , activation = "relu",
input_shape = c(1169, 30), strides = 1L)%>%
layer_max_pooli
浏览 8提问于2018-08-16得票数 2
回答已采纳
2回答
开始学习Keras和TensorFlow。为什么形状是错误的，我如何修复它？
(用于预测电力负荷输出的温度输入)
load = data.loc[:35063,'Load'].values
temp = data.loc[:35063,'Temperature'].values
load.shape
(35064,)
from keras.layers import Input,Dense
input_tensor = Input(shape=(35064,))
output_tensor = Dense(1)(input_tensor)
from kera
浏览 3提问于2019-03-05得票数 0
我需要帮助来修复Keras中一个简单的自动编码器的代码。我试图在Keras博客上为自动编码器教程添加一些图像预处理。这就是我所做的
input_image = Input(shape=(1,256,256,))
flattened = Flatten()(input_image)
encoded = Dense(128,activation='relu',name='Dense1')(flattened)
decoded = Dense(256*256, activation='sigmoid',name='Dense2')(en
浏览 5提问于2016-05-28得票数 3
1回答
人脸识别角点维数问题
、、、、
我们尝试用keras进行图像识别，但是我们得到了以下错误：ValueError: Error when checking input: expected conv2d_93_input to have 4 dimensions, but got array with shape (4999, 40)，.So，我们用imread读取图像数据，然后将它放在一个数组上，但出于某种原因，keras想要一个第四维。
我们是这样读取文件的：
def generator(BatchSize):
text_file = open("/content/list_attr_celeba.txt",
浏览 0提问于2018-12-23得票数 1
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