Question

您好，我正在尝试使用Keras和Tensorflow进行我的第一个RNN，但是我陷入了一个问题，或者正在重塑我的图像以适合模型。

我看过这篇文章，但不知道重新塑形

Keras - Input a 3 channel image into LSTM

我拥有的是一堆在视频的每一帧拍摄的图像。我将所有帧都保存在python之外，所以我有一个很大的图像文件夹。我将帧分成21个帧进行分段，因此每个动作要捕获21张图像。我想将这21张图像作为一个序列读取。我在这个模型中要从多个相机/角度捕获的序列相同。我想尝试的是对运动进行建模，看看一个人是否在进行此运动，因此基本上是一个二元模型。不是最复杂的，而是使用此模型和keras的学习过程。

我需要帮助弄清楚如何在keras模型中使用这些图像。我看了一些有关MINST数据集的教程，但这并没有帮助我弄清楚这一点。任何帮助将不胜感激。

这是我尝试训练模型时出现的错误

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我的代码是这样的：

ValueError: Error when checking input: expected lstm_1_input to have 3 dimensions, but got array with shape (2026, 200, 200, 1)

Answer 1

对于密集层之前的错误，请添加以下行：

model.add(Flatten())

以前，您应该导入：

from keras.layers import Flatten

如何在RNN模型中使用图像集

1 个答案: