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InvalidArgumentError：輸入深度必須能被過濾器深度整除：4 vs 3

Python

慕婉清6462132 2022-07-26 16:52:45

我是初學者。我嘗試通過 Tensorflow 進行圖像分類，并得到以下錯誤。我在網上找到了類似的問題，但我無法理解。錯誤是什么意思？我該怎么做呢？請給我一些建議。我使用 100 個文件（png/15pix、15pix）作為示例圖像。Tensorflow ver.2.0.0 / python ver.3.8.1 / Jupyter notebook。示例圖像 num_epochs = 30 steps_per_epoch = round(num_train)//BATCH_SIZE val_steps = 20 history = model.fit(train_data.repeat(), epochs=num_epochs, steps_per_epoch = steps_per_epoch, validation_data=val_data.repeat(), validation_steps=val_steps)InvalidArgumentError：輸入深度必須被過濾器深度整除：4 vs 3 [[nodesequential_2/mobilenetv2_1.00_96/Conv1/Conv2D（定義在 C:\Users\XXXXX\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow_core\python\framework \ops.py:1751) ]] [Op:__inference_distributed_function_42611] 函數調用堆棧：distributed_function

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5 回答

慕村225694

TA貢獻1880條經驗獲得超4個贊

我遇到了這個錯誤，因為我使用已轉換為灰度的圖像作為我的數據。如果有人這樣做，您可以從灰度轉換為彩色格式，或者在不轉換為灰度的情況下重新準備數據，這就是我所做的。

根據我找到的解決方案：“也許你正試圖將灰度圖像輸入 CNN，它需要一個彩色圖像。在 Keras 中找到輸入的形狀，例如 print(model.input.shape)，你會得到例如 (None, 224, 224 , 3) 并且您的輸入 blob 必須具有相應的形狀，因此對于灰度圖像，您必須將其轉換為（正式）彩色圖像（所有三個通道都將相同）。但是，不要忘記您還需要知道輸入 blob 的其他方面 - 均值、范圍、偏差……具有良好的形狀，它會計算一些東西，但如果不考慮這些方面，計算的結果就不好”

反對回復 2022-07-26

陪伴而非守候

TA貢獻1757條經驗獲得超8個贊

我找到了答案！就我而言，以下程序幫助了它。

XXX = tf.convert_to_tensor(XXX[:,:,:3])

我希望它也能幫助你。謝謝你。

反對回復 2022-07-26

UYOU

TA貢獻1878條經驗獲得超4個贊

如果您的模型如下所示：

model = tf.keras.Sequential([

tf.keras.layers.Conv2D(16, (3, 3), activation = 'relu', input_shape = (150, 150, 3)),

tf.keras.layers.MaxPooling2D(2, 2),

tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation = 'relu'),

tf.keras.layers.MaxPooling2D(2, 2),

tf.keras.layers.Flatten(),

tf.keras.layers.Dense(512, activation = 'relu'),

tf.keras.layers.Dense(10, activation = 'softmax')

])

將input_shape（在第一個卷積層）的值從(150, 150, 3)更改為(150, 150, 4)。

僅將元組中的最后一項（此處為 3）替換為 4。這應該可以正常工作。

反對回復 2022-07-26

繁星點點滴滴

TA貢獻1803條經驗獲得超3個贊

我認為您閱讀了 4 通道格式的圖像。您應該在轉發之前將輸入圖像轉換為“RGB”。

反對回復 2022-07-26

米脂

TA貢獻1836條經驗獲得超3個贊

該錯誤是由于所提供輸入的尺寸不匹配造成的。該模型要求輸入的深度為“3”，但給出的深度為“4”。

反對回復 2022-07-26

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