卷积层和输入数据上的 Keras 错误答案

【问题标题】：Keras Error on Convolutional Layer and Input Data卷积层和输入数据上的 Keras 错误
【发布时间】：2016-11-20 14:51:25
【问题描述】：

我过滤了来自 CIFAR-100 的训练和测试数据，我只选择水果和蔬菜超类。现在，我有 2,500 个训练数据和 500 个测试数据。但是，我得到一个错误，说卷积层的维度输入错误。

我的数组数据形式：

希望有人能帮我解决这个问题，谢谢。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您的输入数据应该具有形状 (2500, 3, 32, 32)，似乎您在预处理步骤中丢失了两个维度，要么修复这些维度，要么将数据重塑为：

inputData = inputData.reshape((2500, 3, 32, 32)).

一般来说，卷积层的输入是 (numSamples, numChannels, width, height)。请注意，当使用 tensorflow 后端时，通道数维度在末尾。

【讨论】：

谢谢，@Matias。你的意思是我应该先做X_train.reshape((3, 32, 32))、y_train.reshape((3, 32, 32))、X_test.reshape((3, 32, 32))和y_test.reshape((3, 32, 32))，然后再运行model.fit(...)？
不，只是重塑 X，而不是 y，我给了你确切的命令。
是的，请注意，如果您使用 tensorflow，形状会发生变化。
我添加了：X_train = X_train.reshape((2500, 32, 32, 3)) 和 X_test = X_test.reshape((500, 32, 32, 3)) 但是，我收到了这样的错误：pastebin.com/EQj4t2ca。但是，使用X_train = X_train.reshape((2500, 3, 32, 32)) 和X_test = X_test.reshape((500, 3, 32, 32))，它可以工作。不知道为什么，我用的是TensorFlow后端。
这取决于您在 ~/.keras/keras.json 中定义的 dim_ordering。顺便说一句，我会请你看看你是如何阅读你的数据的。我强烈建议您不要不必要地重塑您的数据，或者至少查看您输入网络的图像以确保它们是正确的。我使用笔记本来完成这些任务。