函数model.fit（）中的形状不兼容错误

Question

我是Keras的新手。我想尝试U-net。我使用了来自tensorflow的本教程：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/samples/outreach/blogs/segmentation_blogpost/image_segmentation.ipynb。 我将代码与自己的数据集一起用于U-net创建。他们的图片尺寸为256x256x3，我制作的图片形状相同。 现在，我得到了错误：

 InvalidArgumentError: Incompatible shapes: [1376256] vs. [458752]
     [[{{node training/Adam/gradients/loss/conv2d_23_loss/mul_grad/BroadcastGradientArgs}}] ]

它在函数model.fit（）中。我有130个培训示例，批量为5（我知道，这些数字很小...）。 请，有人知道，什么会导致函数model.fit（）中的此错误？

谢谢您的帮助。

Answer 1

1376256恰好是3 x458752。我怀疑您没有正确考虑某个地方的频道。由于这似乎在您的输出层上，可能是您尝试预测只有1个时的3个类。

以后，或者如果这样做没有帮助，请提供更多信息，包括模型代码和要尝试预测的类数，以便人们更好地提供帮助。