keras后端conv2d錯誤

Question

我正在嘗試將keras.backend.conv2d函數與我自己的內核一起使用，並且出現以下錯誤。

img = data[0,:,0]
img = img.reshape(240, 320)

kernelX = np.array([[-1, 1], 
                    [-1, 1]])

img = K.constant(img)
kernelX = K.constant(kernelX)

I_x = K.conv2d(img, kernelX)

ValueError：輸入通道數與過濾器的相應尺寸不匹配，320！= 2

有人可以把我推向正確的方向嗎？

Answer 1

盡管您未指定使用哪個后端，但由於進行了重塑操作，因此會引發錯誤。 在這種情況下，keras會將形狀的最后一個元素解釋為通道數。 這意味着，假設您的圖像有240個像素，具有320個通道，而內核有兩個通道。 對於卷積，它們必須具有相同的大小。

因此，您應該以某種方式創建映像和內核，以使映像的形狀為（240，320，1），形狀的內核為（2，2，1）。