Question

我试图使用keras model.fit_generator（）来拟合模型，下面是我对生成器的定义：

from sklearn.utils import shuffle
IMG_PATH_PREFIX = "./data/IMG/"
def generator(samples, batch_size=64):
    num_samples = len(samples)
    while 1: # Loop forever so the generator never terminates
        shuffle(samples)
        for offset in range(0, num_samples, batch_size):
            batch_samples = samples[offset:offset+batch_size]

            images = []
            angles = []
            for batch_sample in batch_samples:
                name = IMG_PATH_PREFIX  + batch_sample[0].split('/')[-1]

                center_image = cv2.imread(name)
                center_angle = float(batch_sample[3])                

                images.append(center_image)
                angles.append(center_angle)

        X_train = np.array(images)
        y_train = np.array(angles)

        #X_train = np.expand_dims(X_train, axis=0)
        #y_train = np.expand_dims(y_train, axis=1)
        print("X_train shape: ", X_train.shape, " y_train shape:", y_train.shape)
        #print("X train: ", X_train)
        yield X_train, y_train 

train_generator = generator(train_samples, batch_size = 32)
validation_generator = generator(validation_samples, batch_size = 32)

这里的输出形状是： X_train形状：（32,160,320,3）y_train形状：（32，）

模型拟合代码是：

model = Sequential()
#cropping layer
model.add(Cropping2D(cropping=((50,20), (1,1)), input_shape=(160,320,3),  dim_ordering='tf'))
model.compile(loss = "mse", optimizer="adam")
model.fit_generator(train_generator, samples_per_epoch= len(train_samples), validation_data=validation_generator, nb_val_samples=len(validation_samples), nb_epoch=3)

然后我收到错误消息：

ValueError：检查模型目标时出错：预期cropping2d_6有4个维度，但得到的数组有形状（32,1）

有人可以帮我告诉我这是什么问题吗？

Answer 1

这里最大的问题是：你知道你想做什么吗？

1）如果你读here，输入是4D张量，输出也是4D张量。您的目标是2D张量形状（batch_size，1）。所以当然，当keras尝试计算具有3D（没有批量维度）的输出和具有1D（没有批量维度）的目标之间的误差时，它无法理解。输出和目标必须具有相同的尺寸。

2）你知道cropping2D究竟在做什么吗？它正在裁剪您的图像...因此删除裁剪尺寸开始和结束时的值。在您的情况下，您正在输出形状的图像（90,218,3）。这不是一个预测，没有重量训练在这一层，所以没有理由适应＆＃34;模型＆＃34;。你的模型只是剪裁图像。不需要培训。

keras model fit_generator ValueError：检查模型目标时出错：预期cropping2d_4有4个维度，但得到的形状为数组（32,1）

1 个答案: