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Channels 首先与Keras？

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我正在尝试使用我的keras模型和keras-to-caffe转换脚本;每当我尝试运行脚本时，它会加载我的模型然后给我一个错误，上面写着“只支持通道 - 首先支持” . 我正在给我的模型图像提供形状（24,24,3） - 但它想要（3,24,24） .

每当我尝试在形状的图像上训练我的模型时（3,24,24），我都会得到这个错误（它认为我用24个通道喂它一个3x24图像，我相信）;

ValueError: Negative dimension size caused by subtracting 3 from 1 for 'conv2d_2/convolution' (op: 'Conv2D') with input shapes: [?,1,22,32], [3,3,32,64].

我怎么能喂我的keras模型 Channels - 第一张图片？

（模型代码以防任何人需要它：我只是做一个简单的分类问题）

input_1 = Input(shape=input_shape) # input shape is 24,24,3 - needs to be 3,24,24


conv_1 = Conv2D(32, kernel_size=(3, 3),
             activation='relu',
             input_shape=input_shape)(input_1)

conv_2 = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')(conv_1)

pool_1 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv_2)

drop_1 = Dropout(0.25)(pool_1)

flatten_1 = Flatten()(drop_1)

dense_1 = Dense(128, activation='relu')(flatten_1)

drop_2 = Dropout(0.5)(dense_1)

dense_2 = Dense(128, activation='relu')(drop_2)

drop_3 = Dropout(0.5)(dense_2)

dense_3 = Dense(num_classes, activation='softmax')(drop_3)

model = Model(inputs=input_1, outputs=dense_3)

model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy,
              optimizer=keras.optimizers.Adadelta(),
              metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train, y_train,
          batch_size=batch_size,
          epochs=epochs,
          validation_data=(x_test, y_test),
          verbose=1)
keras shape

1 回答

  • 1

    每个卷积层都接受参数 data_format='channels_first' .

    您还可以找到 keras.json 文件（在 <yourUserFolder>/.keras 中）并将其设置为默认配置 .

    编辑：@Gal 's comment is a very interesting point. If you'重新计划使用多台计算机，在您的代码中设置配置可能更好： keras.backend.set_image_data_format('channels_first')

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