使用Keras构建CNN模型

Question

您好我是Keras的新人。我选择keras来实现这篇论文：http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/TCDCN.html。我只是将输入大小更改为48x48然后输出我只需要68个地标坐标。这是我的网络：

def mtfl40New(size):
    model = Sequential()
    model.add(Conv2D(16, (5, 5), padding='valid', input_shape=(3, size, size)))
    model.add(Activation('tanh'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

    model.add(Conv2D(48, (3, 3), padding='valid'))
    model.add(Activation('tanh'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

    model.add(Conv2D(64, (3, 3), padding='valid'))
    model.add(Activation('tanh'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

    model.add(Conv2D(64, (2, 2), padding='valid'))
    model.add(Activation('tanh'))

    model.add(Flatten())
    model.summary()
    #model.count_params()
    model.add(Dense(100, kernel_initializer="normal", input_shape=(576,)))
    model.add(Activation('tanh'))
    model.add(Dense(136, kernel_initializer="normal"))
    model.add(Activation('tanh'))

    model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
    return model

但是我收到此错误： 有人可以帮忙吗？ - 谢谢 -

Answer 1

这又是您的输入形状与其解释格式之间的不兼容性。您已在Keras配置中设置了首先对通道进行排序的图像，而输入形状在末尾具有通道。要修复它，只需替换此行：

model.add(Conv2D(16, (5, 5), padding='valid', input_shape=(3, size, size)))

使用：

model.add(Conv2D(16, (5, 5), padding='valid', input_shape=(size, size, 3)))