model.fit 給出 ValueError ：檢查輸入時出錯：預期的 conv2d 得到了形狀為 () 的數組

Question

大家好，我在使用 model.fit() 訓練模型時遇到了 ValueError。我嘗試了很多方法來解決它，但沒有奏效。 看看.. 但是我確實將所有圖像調整為 (512, 512)

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def resizing(image, label):
  image = tf.image.resize(image, (512, 512))/255.0
  return image, label

mapped_training_set = train_set.map(resizing)
mapped_testing_set = test_set.map(resizing)
mapped_valid_set = valid_set.map(resizing)

tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), input_shape=(512, 512, 3), activation="relu"),
tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
.........
.........
.........

tf.keras.layers.Flatten(),
tf.keras.layers.Dense(512, activation="relu"),
tf.keras.layers.Dense(101, activation="softmax")


model.compile(optimizer="adam",
              loss="sparse_categorical_crossentropy",
              metrics=["accuracy"])

hist = model.fit(mapped_training_set,
                 epochs=10,
                 validation_data=mapped_valid_set,
                 )

**我收到此錯誤：**

<ipython-input-31-1d134652773c> in <module>()
      1 hist = model.fit(mapped_training_set,
      2                  epochs=10,
----> 3                  validation_data=mapped_valid_set,
      4                  )

16 frames
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow_core/python/autograph/impl/api.py in wrapper(*args, **kwargs)
    235       except Exception as e:  # pylint:disable=broad-except
    236         if hasattr(e, 'ag_error_metadata'):
--> 237           raise e.ag_error_metadata.to_exception(e)
    238         else:
    239           raise

ValueError: in converted code:

    /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow_core/python/keras/engine/training_v2.py:677 map_fn
        batch_size=None)
    /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow_core/python/keras/engine/training.py:2410 _standardize_tensors
        exception_prefix='input')
    /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow_core/python/keras/engine/training_utils.py:573 standardize_input_data
        'with shape ' + str(data_shape))

    ValueError: Error when checking input: expected conv2d_32_input to have 4 dimensions, but got array with shape (512, 512, 3)

我試圖搜索以修復錯誤，現在已經超過 2 個小時了，但我沒有找到答案..

我發現的所有結果和解決方案都不是我的主題。

請幫助我被困在這里。

提前致謝

Answer 1

您需要向模型傳遞(batch_size, height, width, channels)的輸入形狀。 這就是為什么它說它需要 4 個維度。 相反，您傳遞的是(512, 512, 3)的單個圖像。

如果你想在單個圖像上訓練你的模型，你應該通過image = tf.expand_dims(image, axis=0)改變每個image = tf.expand_dims(image, axis=0)的形狀。 這可以在resize功能中完成。

如果你想批量訓練你的模型，你應該在map之后添加mapped_training_set = mapped_training_set.batch(batch_size) 。 然后對於其他兩個數據集也是如此。