Question

我想使用keras来构建CNN构造，但是输入图像的形状会有所不同。使用较小的输入形状进行学习后，我认识到图像形状也会有所不同。

input_shape = (None, None, 3)

model = Sequential()

model.add(Conv2D(64, (3,3), input_shape=input_shape, padding='same', activation='relu'))

model.add(Conv2D(64, (3,3), padding='same', activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(2,2))

model.add(Conv2D(128, (3,3), padding='same', activation='relu'))

model.add(Conv2D(128, (3,3), padding='same', activation='relu'))

model.add(MaxPooling2D(2,2))

model.add(Conv2D(256, (3,3), padding='same', activation='relu'))

model.add(Conv2D(256, (3,3), padding='same', activation='relu'))

model.add(Conv2D(256, (3,3), padding='same', activation='relu'))

model.add(MaxPooling2D(2,2))

model.add(Conv2D(512, (3,3), padding='same', activation='relu'))

model.add(Conv2D(512, (3,3), padding='same', activation='relu'))

model.add(Conv2D(512, (3,3), padding='same', activation='relu'))

model.add(MaxPooling2D(2,2))

model.add(Conv2D(512, (3,3), padding='same', activation='relu'))

model.add(Conv2D(512, (3,3), padding='same', activation='relu'))

model.add(Conv2D(512, (3,3), padding='same', activation='relu'))

model.add(MaxPooling2D(2,2))

model.add(Flatten())

model.add(Dense(4000, activation='relu'))

model.add(Dense(4000, activation='relu'))

model.add(Dense(30, activation='relu'))

但是程序执行到“ Flatten（）”错误。我可以使用什么？非常感谢。

Answer 1

您应该重塑为漂亮的方形...

如果输入图像上的input_shape不同，如何使用keras

1 个答案: