Question

在keras ad tensorflow方面，我是一个菜鸟，所以我真的可以使用一些帮助来尝试找出我的代码所遇到的问题。我正在尝试运行自动编码器程序。但是，当我尝试运行该程序时，出现以下错误：ValueError：检查输入时出错：预期input_1具有2维，但数组的形状为（32，256，256，3）。我非常确定该程序在从我的数据库（位于称为train的目录）中提取图像时遇到问题。我在树莓派上破坏了此代码，这是我的代码：

 from keras.layers import Input, Dense
 from keras.models import Model
 import numpy as np
 from PIL import Image 
 from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
 import matplotlib.pyplot as plt
 image = Image.open('/home/pi/Downloads/neural-network- 
 master/data/train/class_a/test(2chunk0.wav).png.jpg')
 encoding_dim = 28
 input_img = Input(shape=(65536,))
 encoded = Dense(encoding_dim, activation='relu')(input_img)
 decoded = Dense(65536, activation='sigmoid')(encoded)
 autoencoder = Model(input_img, decoded)
 encoder = Model(input_img, encoded)
 encoded_input = Input(shape=(encoding_dim,))
 decoder_layer = autoencoder.layers[-1]
 decoder = Model(encoded_input, decoder_layer(encoded_input))
 autoencoder.compile(optimizer='adadelta', loss='binary_crossentropy')
 train_datagen=ImageDataGenerator(rescale=1./255)
 train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
     directory=r"/home/pi/Downloads/neural-network-master/data/train",
     batch_size=32,
     class_mode="categorical",
     shuffle=True,
     seed=42
 )
 autoencoder.fit_generator(train_generator,
            epochs=2,
            steps_per_epoch=256,
            shuffle=True)
 encoded_img = encoder.predict(np.array(image))
 print (encoded_img)
 decoded_img = decoder.predict(encoded_img)
 plt.imshow(decoded_img)
 plt.imshow(image)

我一直得到的确切错误是：

 ValueError: Error when checking input: expected input_1 to have 2 
 dimensions, but got array with shape (32, 256, 256, 3)

我再次相信这是程序的一个问题，它与我格式化包含训练数据的目录的方式不同。我的火车目录中有一个名为class_a的目录，并且在class_a中还有两个名为class_1和class_2的目录，以及这些文件夹中的数据。对于这个问题，我可能是错的，但是任何帮助将不胜感激，谢谢！

编辑：所以我改变了看起来像这样的行： input_img =输入（形状=（65536，））对此： input_img =输入（shape =（256，256，3，））似乎可以解决部分问题，但是现在当我运行代码时，出现此错误：

 ValueError: Error when checking target: expected dense_2 to have 4 dimensions, but got array with shape (262, 1)

再一次，我们将不胜感激！

Answer 1

当您尝试拟合形状与模型期望的形状不同的数据时，会发生此错误。
在这里，您可以定义形状的预期输入（65536），并尝试将形状为（256，256，3）的数据拟合到其中。

因此，您需要调整输入的形状以匹配模型期望的输入。

尝试一下：

input_img = Input(shape=(256*256*3,))

并将输入数据重塑为形状相同的单个矢量（nb_batch，256 * 256 * 3）

有谁知道“ ValueError：检查输入时出错：” keras错误的意思是什么？

1 个答案: