Блог

Я борюсь со следующей моделью нейронной сети conv. Я помещаю массив np размером (35, 35, 1) и выводю 2 значения. Ниже модели:

 class A:  def __init__(self):  self.model = self.nn_model()  print(self.model.summary())  ...   def nn_model(self):  inputs = Input((35, 35, 1))  conv1 = Conv2D(10, 3, padding="same", activation="relu")(inputs)  pool1 = MaxPool2D(padding='same')(conv1)  conv2 = Conv2D(10, 3, padding="same", activation="relu")(pool1)  pool2 = MaxPool2D(padding='same')(conv2)  conv3 = Conv2D(10, 3, padding="same", activation="relu")(pool2)  pool3 = MaxPool2D(padding='same')(conv3)  flatten = Flatten()(pool3)  dense_1 = Dense(32, activation="relu")(flatten)  dense_2 = Dense(8, activation="relu")(dense_1)  output_1 = Dense(1, activation="sigmoid")(dense_2)  output_2 = Dense(1, activation="sigmoid")(dense_2)  return tf.keras.models.Model(inputs, [output_1, output_2])  ...   def predict(self, inputs):  return self.model.predict(inputs)   ...  

Я получаю следующую ошибку при попытке получить прогноз:

Ошибка значения: Ввод 0 слоя dense_20 несовместим со слоем: ожидаемая ось -1 входной формы должна иметь значение 250, но полученный ввод с формой (нет, 50)

Краткое описание модели таково:

Любая помощь будет признательна.