Question

我正试图从头开始训练VGG16模型（来自keras.applications），我得到一个奇怪的错误

X_train形状是（73257,48,48,3）

Y_train形状是（73257,10）

我不知道发生了什么......我认为它与之前的转换层有关，但由于我直接从keras导入模型，因此我遇到了解决问题的方法。

我的数据集由73,257张图像组成，这些图像的形状为（48,48,3）。我本质上是在尝试进行字符识别（想想mnist风格），但是我正忙着通过模型（重量设置为0）来喂它。

model = keras.applications.vgg16.VGG16(include_top=False,
                                       weights=None,
                                       input_shape=(48, 48, 3),
                                       input_tensor=None, pooling='avg', classes=10)
sgd = SGD(lr=.1)

model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer=sgd,
              metrics=['accuracy'])
print('X_train shape is {}'.format(X_train.shape))
print('Y_train shape is {}'.format(y_train.shape))

model.fit(X_train, y_train,
          epochs=20,
          batch_size=128)

score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=128)

这是我得到的错误

文件“/ home / codebrotherone / PycharmProjects / Computer Vision / deep_neural / dnn.py”，第169行，在VGG16中       batch_size = 128）

文件“/home/codebrotherone/anaconda2/envs/tensorflow/lib/python3.4/site-packages/keras/engine/training.py”，第1574行，in fit       batch_size = batch_size）

文件“/home/codebrotherone/anaconda2/envs/tensorflow/lib/python3.4/site-packages/keras/engine/training.py”，第1411行，_standardize_user_data       exception_prefix ='target'）

文件“/home/codebrotherone/anaconda2/envs/tensorflow/lib/python3.4/site-packages/keras/engine/training.py”，第141行，_standardize_input_data       str（array.shape））

ValueError：检查目标时出错：预期block5_pool有4个维度，但是有阵列形状（73257,10）

Answer 1

理想情况下，对于分类问题，您应该 <div class="graph"> <h2>`Daily' Graph (5 Minute Average)</h2> <img src="aklsr2_gi0_1-day.png" title="day" alt="day" /> <table> <tr> <th></th> <th scope="col">Max</th> <th scope="col">Average</th> <th scope="col">Current</th> </tr> <tr class="in"> <th scope="row">In</th> <td>9939.4 kb/s (99.4%)</td> <td>1908.7 kb/s (19.1%) </td> <td>80.8 kb/s (0.8%) </td> </tr> <tr class="out"> <th scope="row">Out</th> <td>9682.3 kb/s (96.8%) </td> <td>344.1 kb/s (3.4%) </td> <td>83.8 kb/s (0.8%) </td> </tr> <tr> <td colspan="8"> Average max 5 min values for `Daily' Graph (5 Minute interval): <span class="in">In</span> 2264.1 kb/s (22.6%)/ <span class="out">Out</span> 451.0 kb/s (4.5%) </td> </tr> </table> </div>   <div class="graph"> <h2>`Weekly' Graph (30 Minute Average)</h2> <img src="aklsr2_gi0_1-week.png" title="week" alt="week" /> <table> <tr> <th></th> <th scope="col">Max</th> <th scope="col">Average</th> <th scope="col">Current</th> </tr> <tr class="in"> <th scope="row">In</th> <td>9939.4 kb/s (99.4%)</td> <td>1273.3 kb/s (12.7%) </td> <td>98.8 kb/s (1.0%) </td> </tr> <tr class="out"> <th scope="row">Out</th> <td>9775.1 kb/s (97.8%) </td> <td>249.9 kb/s (2.5%) </td> <td>61.6 kb/s (0.6%) </td> </tr> <tr> <td colspan="8"> Average max 5 min values for `Weekly' Graph (30 Minute interval): <span class="in">In</span> 2236.6 kb/s (22.4%)/ <span class="out">Out</span> 593.8 kb/s (5.9%) </td> </tr> </table> </div> 和include_top=True。

这就够了。由于你没有包括top，并且正在使用全局池，你应该得到像（73257,512）这样的东西。但是你得到的消息表明你没有在这次尝试中使用池。有些东西不太匹配。

无论如何，请继续：

classes=10

使用Keras VGG16的工作 - 故障输出形状

1 个答案: