卷积层和输入数据的Keras误差

Question

我过滤了CIFAR-100的训练和测试数据，我只选择水果和蔬菜超级课程。现在，我有2,500个培训和500个测试数据。但是，我得到一个错误，说卷积层的维度输入错误。

我的数组数据形式：

我希望有人可以帮我解决这个问题，谢谢。

Answer 1

您的输入数据应具有形状（2500,3,32,32），似乎您在预处理步骤中丢失了两个维度，要么修复它们，要么将数据重新整形为：

inputData = inputData.reshape((2500, 3, 32, 32)).

通常，卷积层的输入是（numSamples，numChannels，width，height）。请注意，当使用tensorflow后端时，通道维数将在最后进行。