如何设置正确的classLabel数量？

Question

我正在尝试使用keras训练神经网络（分类器）并将其转换为coreml格式。 但是，我收到此错误消息： The size of the output layer 'output' in the neural network does not match the number of classes in the classifier. 我使用以下命令仔细检查了我的训练和验证数据集： print train_generator.class_indices print validation_generator.class_indices

输出为：

    Using TensorFlow backend.
Found 2136 images belonging to 2 classes.
Found 60 images belonging to 2 classes.
{'ThumbsDown': 0, 'ThumbsUp': 1}
{'ThumbsDown': 0, 'ThumbsUp': 1}

这是我转换模型的方式：

ml_model = coremltools.converters.keras.convert(model, input_names = 'img' ,output_names= ['output'],predicted_feature_name ='classLabel',class_labels=['thumbsDown', 'thumbsUp'], image_input_names ='img')

因此，具有两个类标签应该是正确的。 我究竟做错了什么？