我正在使用 keras 训练CNN，基本错误是维度不匹配 .
原因，调试后是：
print("Before")
print(TX.shape)
print(TeX.shape)
X_train = TX.reshape(1000, 1, img_rows, img_cols)
X_test = TeX.reshape(430, 1, img_rows, img_cols)
print("After")
print(TX.shape)
print(TeX.shape)
生成输出：
Using Theano backend.
Using gpu device 0: GeForce GTX 750 Ti (CNMeM is disabled, CuDNN not available)
Before
(1000, 27, 36)
(430, 27, 36)
After
(1000, 27, 36)
(430, 27, 36)
如果需要，我的模型的总结是：
____________________________________________________________________________________________________
图层（类型）输出形状参数＃连接到
convolution2d_1（Convolution2D）（无，32,25,34）320 convolution2d_input_1 [0] [0]
activation_1（激活）（无，32,25,34）0 convolution2d_1 [0] [0]
convolution2d_2（Convolution2D）（无，32,23,32）9248 activation_1 [0] [0]
activation_2（激活）（无，32,23,32）0 convolution2d_2 [0] [0]
convolution2d_3（Convolution2D）（无，32,21,30）9248 activation_2 [0] [0]
activation_3（激活）（无，32,21,30）0 convolution2d_3 [0] [0]
maxpooling2d_1（MaxPooling2D）（无，32,10,15）0 activation_3 [0] [0]
dropout_1（Dropout）（None，32,10,15）0 maxpooling2d_1 [0] [0]
flatten_1（展平）（无，4800）0 dropout_1 [0] [0]
dense_1（密集）（无，128）614528 flatten_1 [0] [0]
activation_4（激活）（无，128）0 dense_1 [0] [0]
dropout_2（Dropout）（无，128）0 activation_4 [0] [0]
dense_2（密集）（无，26）3354 dropout_2 [0] [0]
activation_5（激活）（无，26）0 dense_2 [0] [0]
总参数：636698
1 回答
您正在将重新整形的数组分配给新变量，但是您仍然在打印旧变量的形状：
你必须使用：