预期的 convolution2d_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 sn-p 作为 tensorflow 后端。

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)

我得到一个错误：

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

如何解决这个问题？ 提前致谢！！

Answer 1

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