Блог

Главная - Вопросы по программированию - Ввод 0 несовместим с выравниванием слоя: ожидаемый min_ndim =3, найдено ndim =2

Ввод 0 несовместим с выравниванием слоя: ожидаемый min_ndim =3, найдено ndim =2

#python #image-processing #deep-learning #flatten #faster-rcnn

#python #обработка изображений #глубокое обучение #выравнивание #быстрее-rcnn

Вопрос:

 image_input = Input(shape=(224, 224, 3))

model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=True)

model.summary()

last_layer = model.get_layer('avg_pool').output  
last_layer.shape  
x= Flatten(name='flatten')(last_layer)  
out = Dense(num_classes, activation='softmax', name='output_layer')(x)  
custom_resnet_model = Model(inputs=image_input,outputs= out)
custom_resnet_model.summary()

for layer in custom_resnet_model.layers[:-1]:  
    layer.trainable = False

custom_resnet_model.layers[-1].trainable

custom_resnet_model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='adam',metrics=['accuracy'])

t=time.time()  
hist = custom_resnet_model.fit(X_train, y_train, batch_size=32, epochs=1, verbose=1, 
validation_data=(X_test, y_test))  
print('Training time: %s' % (t - time.time()))  
(loss, accuracy) = custom_resnet_model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=10, verbose=1)

print("[INFO] loss={:.4f}, accuracy: {:.4f}%".format(loss,accuracy * 100))

Я получал эту ошибку

Ввод 0 несовместим с выравниванием слоя: ожидаемый min_ndim=3, найдено ndim=2 при запуске x= Flatten(name=’flatten’)(last_layer).

Форма last_layer является TensorShape([Dimension(None), Dimension(2048)]) ? Кто-нибудь может объяснить, как решить эту проблему в keras?

Комментарии:

1. Flatten() Слой требует, чтобы входные данные имели как минимум 3 измерения. last_layer Кажется, что имеет только 2 измерения.

2. Итак, какой должна быть форма слоя выравнивания?? В какую форму его следует преобразовать