如何解决具有灰度图像的卷积神经网络
我正在尝试运行具有1个通道/灰度图像且尺寸为28x28像素的CNN(卷积神经网络)。当我尝试训练模型时,它说:
ValueError:sequence_5层的输入0与该层不兼容::预期的min_ndim = 4,找到的ndim = 3。收到完整的图形:[None,28,28]
import React,{Component} from 'react';
import GooglePicker from 'react-google-picker';
const SharedDriveAction = ({SharedDriveAction}) => {
return (
<GooglePicker clientId={'*****************'}
developerKey={'*************'}
scope={['https://www.googleapis.com/auth/drive.readonly']}
onChange={data => console.log('on change:',data)}
onAuthFailed={data => console.log('on auth failed:',data)}
multiselect={true}
navHidden={true}
authImmediate={false}
mimeTypes={[]}
viewId={'DOCS'}>
</GooglePicker>
);
}
export default SharedDriveAction;
解决方法
您必须以支持通道尺寸的格式提交图像,即图像的形状必须为(28,28,1)-三维,而不是二维。 通常,输入是四维的:(batch_size,width,height,num_of_channels)。 您没有提供用于培训的代码,因此我无法更具体地说明如何解决输入数据集形状的问题。
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