如何在 keras 中將密集層連接到 Conv2D

Question

我想將 61 個強度值的輸入 map 輸入到大小為 64×64 的圖像中。 我使用的代碼如下。

網絡輸入=61×1 （強度值）

輸出=64×64 （圖像）

input_img = Input(shape=(61,))

x = Dense(250, activation='relu')(input_img)
x = Dense(500, activation='relu')(x)
x = Dense(1000, activation='relu')(x)
x = Dense(4096, activation='relu')(x)

x=Conv2D(16,(3,3),padding='same',kernel_regularizer=regularizers.l2(0.001),kernel_initializer='glorot_uniform')(x)


x=Conv2D(1,(3,3),padding='same',kernel_regularizer=regularizers.l2(0.001),kernel_initializer='glorot_uniform')(x)

尺寸給我帶來了問題。 如何在代碼中塑造尺寸，以便在 output 獲得正確的映射為 64×64 大小。

代碼錯誤是 ValueError: Input 0 is in compatible with layer conv2d_14: expected ndim=4, found ndim=2

謝謝

Answer 1

可能的問題是input_img形狀。

它實際上應該包含 3 個維度。 並且在內部 keras 將添加批次尺寸使其成為 4。

由於您使用了具有 1 個維度（向量）的input_img ，因此 keras 正在添加第 2 個維度。

您應該更正input_img的形狀