在Python中使用Keras的神经网络中的input_shape问题

Question

我试图使用MNIST数据集在神经网络上精确复制this tutorial。当我将它复制粘贴到我的Python编辑器中时，我得到以下异常：

Exception: The first layer in a Sequential model must get an `input_shape` or `batch_input_shape` argument.

所以我尝试使用

指定输入值

model.add(Convolution2D(32, 1, 3, 3, border_mode='same', input_sheme=(1,28,28)))

但我想我做错了。

有人可以帮忙吗？

Answer 1

错字

Cancel build

应该是

model.add(Convolution2D(32, 1, 3, 3, border_mode='same', input_sheme=(1,28,28)))
                                                                 ^

Answer 2

它就是这么说的

  

异常：Sequential模型中的第一个层必须获得input_shape或batch_input_shape参数。

我现在将尝试为您解决此错误消息。下次你自己尝试一下。

  

Sequential模型中的第一层[...]

顺序模型是使用一系列图层从输入生成输出的模型。我冒昧地猜测Convolution2D图层实际上是模型中的第一层。

  

[...]必须获得input_shape或batch_input_shape参数。

Keras必须知道输入的形状。因此，您必须将其提供给第一层或使用具有该形状的Input图层。您正在提供input_sheme参数，该层甚至没有。请尝试提供input_shape。对于MNIST，这通常为(784,)，因为这是28乘28图像的像素数。