Xception input_shape 通道

Question

我是 Keras 的新手。

我正在研究 Keras Xception 模型（2.2.0 版），我已成功使用 RGB 图像进行训练。

我的资源有限，因此将图像转换为灰度以减少数据大小（我不确定这是否正确，只是一种直觉）。我当前的数据集由灰度图像组成，并且与我研究 keras 预训练模型一样，需要 3 通道输入。我试过下面的代码来生成图像数据：

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
train_folder,
target_size=(img_width, img_height),
color_mode='grayscale',
batch_size=batch_size,
shuffle=True,
seed=seed)

然后构建模型如下：

model = xception.Xception(include_top=False, input_shape=(img_width, img_height, 1))

但我得到了错误：

ValueError：输入必须有3个通道；得到input_shape=(257, 321, 1)

我已经在数据生成器功能中检查了 color_mode，但没有找到任何解决方案。 如果有人能帮助解决问题，将不胜感激！

Answer 1

如Keras documentation中指定：

input_shape: 可选的形状元组，只有在 include_top 为 False 时才指定（否则输入的形状必须是 (299, 299, 3)。它应该正好有 3 个输入通道，并且宽度和高度应该不小于71. 例如 (150, 150, 3) 将是一个有效值。

您将无法向此模型提供灰度图像。如果内存是个问题，您可以尝试减小图像的宽度和高度，或者使用较小的批量进行训练和推理。