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输入0与图层flatten_5不兼容：预期min_ndim = 3，发现ndim = 2

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我正在尝试微调VGG16神经网络，这里是代码：

vgg16_model = VGG16(weights="imagenet", include_top="false", input_shape=(224,224,3))
model = Sequential()
model.add(vgg16_model)
#add fully connected layer:
model.add(Flatten())
model.add(Dense(256, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(3, activation='softmax'))

我收到此错误：

ValueError Traceback（最近一次调用最后一次）2 model.add（vgg16_model）3 #add完全连接层：----> 4 model.add（Flatten（））5 model.add（Dense（256，activation =' relu'））6 model.add（Dropout（0.5））/usr/local/anaconda/lib/python3.6/site-packages/keras/engine/sequential.py in add（self，layer）179 self.inputs = network.get_source_inputs（self.outputs [0]）180 elif self.outputs： - > 181 output_tensor = layer（self.outputs [0]）182 if isinstance（output_tensor，list）：183引发TypeError（'所有层中的'顺序模型'/usr/local/anaconda/lib/python3.6/site-packages/keras/engine/base_layer.py in call（self，inputs，** kwargs）412＃在输入不兼容的情况下引发异常413 ＃使用在层构造函数中指定的input_spec . - > 414 self.assert_input_compatibility（inputs）415 416＃收集输入形状以构建图层./usr/local/anaconda/lib/python3.6/site-packages/keras/engine assert_input_compatibility中的/base_layer.py（self，inputs）325 self.name'：expected min_n dim ='326 str（spec.min_ndim）'，found ndim =' - > 327 str（K.ndim（x）））328＃检查dtype . 329如果spec.dtype不是None：ValueError：输入0与图层flatten_5不兼容：预期min_ndim = 3，发现ndim = 2

我尝试了许多建议的解决方案，但没有一个能解决我的问题 . 我怎么解决这个问题？

python-3.x tensorflow keras jupyter-notebook vgg-net

1 回答

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    在正式的keras网页上

    在一组新类上微调InceptionV3

    from keras.models import Model
vgg16_model = VGG16(weights="imagenet", include_top="false", input_shape=(224,224,3))
x = vgg16_model.output
x=Flatten()(x)
x=Dense(256, activation='relu')(x)
x=Dropout(0.5)(x)
predictions=Dense(3, activation='softmax')(x)

model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)

    您在 include_top="false" 中有错误，这会导致您显示错误消息 . 尝试：

    vgg16_model = VGG16(weights="imagenet", include_top=False, input_shape=(224,224,3))
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