Error con el input_shape espera de tener 4 dimensiones, pero tiene la matriz con la forma (73257, 32, 32)

Question 1

Tengo en escala de grises de las imágenes de esta forma: x_train_grey.shape = (73257, 32, 32)

Puedo especificar la primera capa como esta:

Flatten(input_shape=(32,32,1)' Porque yo no pase el batch_size y la escala de grises las imágenes tienen sólo 1 canal. Pero me da este error:

ValueError: Error when checking input: expected flatten_1_input to have 4 dimensions, but got an array with shape (73257, 32, 32)

No entiendo lo que está mal, ayuda por favor. Entiendo que esto se ha preguntado muchas veces, pero no puedo encontrar una solución.

Saludos!

Question 2

Probablemente el problema radica en la forma en que usted desea pasar sus datos a su modelo. Si su entrada es de la forma (batch_size, 32, 32) a continuación, intente algo como esto:

import tensorflow as tf

grey_scale_images = tf.random.normal((64, 32, 32))

model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(32,32,1)))

print(model(grey_scale_images).shape)
# (64, 1024)

Actualización: Ambos input_shape=(32,32,1) y input_shape=(32,32) va a trabajar. Depende de cómo se están alimentando de sus datos de tu modelo:

import tensorflow as tf

grey_scale_images = tf.random.normal((64, 32, 32))
Y = tf.random.normal((64, 1024))
model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(32, 32, 1)))
model.compile(loss='MSE')
model.fit(grey_scale_images, Y)

Question 3

Todavía estoy aprendiendo estas cosas también, pero me imagino que el "1" como una dimensión del número de entradas no es posible. Incluso si es posible, es un comienzo. "1" como el tamaño de un eje que no tiene sentido para mí. A alguien más?

AloneTogether · Answer 1 · 2021-11-24T08:40:01

Probablemente el problema radica en la forma en que usted desea pasar sus datos a su modelo. Si su entrada es de la forma (batch_size, 32, 32) a continuación, intente algo como esto:

import tensorflow as tf

grey_scale_images = tf.random.normal((64, 32, 32))

model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(32,32,1)))

print(model(grey_scale_images).shape)
# (64, 1024)

Actualización: Ambos input_shape=(32,32,1) y input_shape=(32,32) va a trabajar. Depende de cómo se están alimentando de sus datos de tu modelo:

import tensorflow as tf

grey_scale_images = tf.random.normal((64, 32, 32))
Y = tf.random.normal((64, 1024))
model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(32, 32, 1)))
model.compile(loss='MSE')
model.fit(grey_scale_images, Y)

En realidad, simplemente pasando input_shape=(32,32) ha trabajado, gracias!
Creo que usted se equivoca...Revise mi respuesta actualizada.
Gracias, pero no estoy muy seguro de que este es el adecuado. He intentado input_shape=(32,32,1) pero no está funcionando. ¿Qué sugiere usted necesita hacer antes de pasar que en vez de input_shape=(32,32)? ¿Hay alguna regla que diga que (32,32,1) debe ser usada en (32,32) o no importa, como dicen ustedes dos opciones de trabajo?
Compruebe la parte inferior de mi respuesta. Como ya he dicho, tanto trabajo, pero depende de lo que parece que sus datos como

zeroGwannabee · Answer 2 · 2021-11-24T07:34:08

Todavía estoy aprendiendo estas cosas también, pero me imagino que el "1" como una dimensión del número de entradas no es posible. Incluso si es posible, es un comienzo. "1" como el tamaño de un eje que no tiene sentido para mí. A alguien más?

Gracias, de verdad input_shape=(32,32) parece estar funcionando bien

Error con el input_shape espera de tener 4 dimensiones, pero tiene la matriz con la forma (73257, 32, 32)

Pregunta

Mejor respuesta

En otros idiomas

Esta página está en otros idiomas

Popular en esta categoría

Las preguntas más habituales en esta categoría