预期卷积2d_input_1有4个维度，但在keras中得到了形状错误的数组

Question

我在keras中运行以下代码片段作为tensorflow backhend。

网络架构：

model = Sequential()
model.add(Convolution2D(32, 3, 3, border_mode="same",input_shape=(numChannels,imgRows, imgCols)))
model.add(Activation("relu"))
model.fit(trainData, trainLabels, batch_size=batch_size,nb_epoch=20, verbose=verbose)

我收到错误：

  

ValueError：检查模型输入时出错：预期的convolution2d_input_1有4个维度，但得到的是带有形状的数组（89696,1024）

如何解决这个问题？ 在此先感谢!!

Answer 1

trainData格式不正确，应该具有(numImages, numChannels, imgRows, imgCols)形状。