在张量流中进入卷积层的维度不正确
[英]Incorrect dimension going into convolutional layer in tensorflow
问题描述
I have 15 images with size 28x28.
我有 15 张大小为 28x28 的图像。 Thus, my images.shape is (15, 28, 28).因此，我的images.shape是 (15, 28, 28)。 However, I get this error:但是，我收到此错误：
ValueError: Error when checking input: expected conv2d_22_input to have 4 dimensions, but got array with shape (15, 28, 28)
I have tried various reshaping techniques and can get this to work on one image of shape (1, 28, 28, 1).我尝试了各种重塑技术，并且可以将其应用于一张形状 (1, 28, 28, 1) 的图像。 What do I do for a list of images?我如何处理图像列表？
2 个解决方案
解决方案1
2 2020-01-17 04:27:48
You need to add the channel dimension back into your batch.您需要将通道维度重新添加到您的批次中。 Reshape to (15,28,28,1) or (15,1,28,28) depending on your configuration (default is channels last in keras).根据您的配置（默认为 keras 中的最后一个通道(15,28,28,1)重塑为(15,28,28,1)或(15,1,28,28) )。
解决方案2
0 2020-01-17 07:59:09
numpy.expand_dims(images, axis=4)对我numpy.expand_dims(images, axis=4)
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